Målet med två stickprovstester är att bedöma om två prover, S P  på P n och S Q på Q m, är hämtade från samma distribution. Kanske intressant, en relativt outforskad metod för att bygga två prover tester är användningen av binära klassificerare. I synnerhet, skapa en datauppsättning genom att para n exempel i S P med en positiv etikett, och genom att para m exempel i S Q med en negativ etikett. Om nollhypotesen "P = Q" är sann, bör klassificeringsnoggrannheten hos en binär klassificerare på en avhållen delmängd av denna datauppsättning förbli nära slumpnivå. Som vi kommer att visa, sådana Classifier Two-Sample Tests (C2ST) lära sig en lämplig representation av data på flugan, returtest statistik i tolkningsbara enheter, har en enkel nollfördelning, och deras prediktiva osäkerhet gör det möjligt att tolka där P och Q skiljer sig. Syftet med detta dokument är att fastställa egenskaper, prestanda och användningsområden för C2ST. Först analyserar vi deras huvudsakliga teoretiska egenskaper. För det andra jämför vi deras resultat med olika toppmoderna alternativ. För det tredje föreslår vi att de används för att utvärdera provkvaliteten hos generativa modeller med oinskränkt sannolikhet, såsom Generativa Adversarial Networks (GAN). För det fjärde visar vi upp den nya tillämpningen av GAN tillsammans med C2ST för kausal upptäckt.
Å andra sidan kan man också utföra Classifier Two-provtagning Test (C2ST) för att kontrollera om två datauppsättningar hämtas från identisk distribution REF.
Revisiting Classifier Two-Sample Tests
{'venue': 'ICLR 2017', 'journal': 'arXiv: Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}