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English(EN) Worst-Case Optimal $\sqrt{\epsilon}$-Rate Stability of KL Divergence under Perturbations of Gaussian Distributions

新的KL散度稳定性界限在处理高斯扰动时建立

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员为Kullback-Leibler (KL)散度建立了一个新的稳定性界限，特别是在其高斯参考分布受到扰动时。这一进展扩展了现有的三角不等式，这些不等式以前要求所有三个分布都是高斯分布，从而拓宽了它们在诸如基于流的生成模型进行分布外检测等领域的适用性。新的界限具有最坏情况最优的 $\sqrt{\epsilon}$ 依赖性，并通过在合成分布和基于流模型的潜在表示上的实验得到了支持。 AI

影响 这项理论进展可以提高生成模型在检测分布外数据时的鲁棒性和适用性。

排序理由 学术论文，详细介绍机器学习中的一项新理论成果。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Jialu Pan, Yufeng Zhang, Nan Hu, Zhenbang Chen, Ji Wang, Keqin Li ·

    高斯分布扰动下KL散度的最坏情况最优 $\sqrt{\epsilon}$-率稳定性

    arXiv:2604.11026v4 Announce Type: replace-cross Abstract: We establish a stability bound for the Kullback-Leibler (KL) divergence when its Gaussian reference distribution is perturbed. Existing relaxed triangle inequalities of KL divergence between Gaussian distributions require …

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