En lärd generativ modell producerar ofta partisk statistik i förhållande till den underliggande datadistributionen. En standardteknik för att korrigera denna snedhet är viktig provtagning, där prov från modellen viktas av sannolikhetsförhållandet under modell och verkliga fördelningar. När sannolikhetsförhållandet är okänt, kan det uppskattas genom att träna en probabilistisk klassificering för att skilja prov från de två fördelningarna. I detta dokument använder vi denna sannolikhetsfria viktning ram för att korrigera för fördomar i den senaste tekniken djupa generativa modeller. Vi finner att denna teknik konsekvent förbättrar standard good-of-fit-mått för att utvärdera provkvaliteten hos toppmoderna generativa modeller, vilket tyder på minskad partiskhet. Slutligen visar vi dess nytta på representativa tillämpningar i a) dataförstärkning för klassificering med hjälp av generativa kontrariska nätverk, och b) modellbaserad policyutvärdering med hjälp av icke-politiska data.
Dessutom, som diskuteras i REF, när den lärda generativa modellen producerar partisk statistik i förhållande till den verkliga datadistributionen, är det möjligt att korrigera partiskheten med hjälp av uppskattat densitetsförhållande i samband med viktprovtagning eller avstötningsprovtagning.
Bias Correction of Learned Generative Models using Likelihood-Free Importance Weighting
{'venue': 'NeurIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}