Djupa generativa modeller (DGM) är effektiva för att lära flerskiktade representationer av komplexa data och utföra slutsatser av ingångsdata genom att utforska generativ förmåga. Det har dock inte gjorts mycket arbete med att undersöka om framställningarna är tillräckligt diskriminerande för att få till stånd goda förutsägelser. I detta dokument presenterar vi max-marginal djupa generativa modeller (mmDGM), som utforskar den starkt diskriminerande principen om max-marginal lärande för att förbättra den diskriminerande kraften hos DGM, samtidigt som generativ förmåga. Vi utvecklar en effektiv stokastisk subgradientalalgoritm. Empiriska resultat på MNIST och dess variantdatauppsättningar visar att (1) maxmarginalinlärning kan avsevärt förbättra DGM:s klassificeringsprestanda och samtidigt behålla förmågan att härleda indata, och (2) mmDGM:er är konkurrenskraftiga mot de toppmoderna nätverk som har en liknande struktur.
De flesta djupa generativa modeller fokuserar på att utforska generativ förmåga, och lite arbete har gjorts på att undersöka den diskriminerande förmågan hos djupa generativa modeller, utom; REF.
Max-margin Deep Generative Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}