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English(EN) Not all Jensen-Shannon Divergence Estimators are Equal

研究论文揭示Jensen-Shannon散度估计中的不一致性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新发表在arXiv上的研究论文强调了对合成表格数据估计Jensen-Shannon散度时存在显著的不一致性。研究表明，不同的估计协议可能导致不可比较的散度值，基于边缘的估计器通常会通过忽略依赖性来低估散度，而基于分类器的估计器则能捕捉联合结构，但对所用特定估计器的敏感度很高。研究人员提出了一种对基于分类器的估计进行后验校正的方法，并提供了实用的指南和一个开源工具来解决这些协议依赖性，以实现更有意义的比较。 AI

影响 强调了评估合成数据质量的关键问题，影响模型开发和基准测试。

排序理由 发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了关于数据散度估计的技术发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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研究论文揭示Jensen-Shannon散度估计中的不一致性

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Alba Garrido, Alejandro Almod\'ovar, Mar Elizo, Patricia A. Apell\'aniz, Santiago Zazo, Juan Parras ·

    并非所有Jensen-Shannon散度估计器都相同

    arXiv:2606.16411v1 Announce Type: new Abstract: The Jensen-Shannon divergence is widely reported as a scalar measure of fidelity for synthetic tabular data. Yet, in practice, it is estimated from finite samples using protocols that are often underspecified. This creates a measure…

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