各方报道 1 篇
arXiv cs.LG·10-07 12:00★ 3
FID 的样本最优估计方法
原文 论文研究生成模型评估指标 FID 的样本复杂度，针对已知一个分布的高斯情形给出紧的偏差与方差界，确立约 d² 的样本复杂度下界。作者将 FID∞ 估计器推广到任意阶外推，并提出基于 U 统计量的相对泰勒去偏算法 RTD，证明其达到最优的 O(d/ε²) 样本复杂度。在 ImageNet 上，RTD 在标准 5 万样本预算下取得最低平均估计误差。
论文研究生成模型评估指标 FID 的样本复杂度，针对已知一个分布的高斯情形给出紧的偏差与方差界，确立约 d² 的样本复杂度下界。作者将 FID∞ 估计器推广到任意阶外推，并提出基于 U 统计量的相对泰勒去偏算法 RTD，证明其达到最优的 O(d/ε²) 样本复杂度。在 ImageNet 上，RTD 在标准 5 万样本预算下取得最低平均估计误差。