Shijie Zhong

新方法可准确估计TimeGAN训练的MMD方差

研究人员开发了一种新方法，可以准确有效地估计最大均值差异（MMD）的方差，这在样本量不平衡的情况下尤其具有挑战性。所提出的方法提供了一个有限样本无偏估计量，并通过采用拉普拉斯核的递归前缀-后缀累积方案，将计算复杂度降低到O(N log N)，内存为O(N)。该方法已被验证其理论精确性和数值稳定性，在时间序列生成对抗网络（TimeGAN）训练期间监控分布收敛方面被证明是有效的。