A New Perspective on Precision and Recall for Generative Models
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저자
Benjamin Sykes (UNICAEN, ENSICAEN, GREYC), Loic Simon (UNICAEN, ENSICAEN, GREYC), Julien Rabin (UNICAEN, ENSICAEN, GREYC), Jalal Fadili (UNICAEN, ENSICAEN, GREYC)
개요
생성 모델의 평가에 대한 관심이 높아짐에 따라, 본 논문은 생성 모델의 Precision-Recall (PR) 곡선 추정을 위한 새로운 프레임워크를 제시한다. 바이너리 분류 관점에서 PR 곡선을 추정하며, 통계적 분석을 수행하고, minimax 상한을 제시한다. 또한 기존 PR 지표들을 확장하며, 다양한 설정에서의 실험적 결과를 분석한다.
