基于Radon-Nikodym导数控制的分数生成离群样本
原文标题：Score-based Outlier Generation via Controlling the Radon-Nikodym Derivative
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离群样本对算法压力测试与理解罕见系统行为很重要，但现有生成方法很少显式控制似然。作者提出基于对数似然分布的测度论离群定义，保证以可指定幅度向低似然事件分配更高概率质量。通过似然重加权修改扩散分数，无需重训扩散模型即可获得更新后的分数函数，实验实现可控的低似然样本生成。
- 问题
- 离群样本对压力测试很重要，但现有生成方法很少显式控制生成样本的似然。
- 方法
- 基于对数似然分布给出测度论离群定义，用 Radon-Nikodym 导数推导似然重加权对扩散分数函数的缩放，无需重训即可控制反向动力学。
- 结果
- 实验实现可控的低似然样本生成，同时保持与数据几何一致；未给出量化指标。
- 影响
- 让扩散模型无需重训即可按指定幅度生成低似然样本，便于算法压力测试与罕见场景分析。
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