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Kernel Distances

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  1. TOOL · CL_111768 ·

    新方法可实现分布式生成模型的一致性排名

    研究人员开发了一种在分布式环境中一致地对生成模型进行排名的方法，即使参考数据分布在具有不同分布的客户端上。研究证明，对来自各个客户端的核距离（KD）分数进行平均，可以获得与使用合并数据的集中式评估相同的排名。该方法被证明对KD指标有效，但可能不足以用于其他指标，如Fréchet Distance。在图像数据集上的实验验证了这些发现。