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Two-sample Testing Using Deep LearningARXIV/Neural Network 2020. 3. 11. 22:32
https://arxiv.org/abs/1910.06239v2
Two-sample Testing Using Deep Learning
We propose a two-sample testing procedure based on learned deep neural network representations. To this end, we define two test statistics that perform an asymptotic location test on data samples mapped onto a hidden layer. The tests are consistent and asy
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abstract
본 논문은 학습된 Neural Network 표현을 기반으로 2-샘플 테스트 절차를 제안한다.
hidden layer에 매핑되는 데이터 샘플에 대해 점근적 위치 테스트를 수행하는 두 가지 테스트 통계를 정의한다.
잠재적으로 구별되는 보조 데이터셋에 대해 지도/비지도 전송 학습 작업을 해결하여, 적합한 데이터 표현을 얻을 수 있다. 보조 데이터셋을 사용할 수 없는 경우 데이터를 학습용과 테스트 통계량 계산용 두가지 청크로 분할한다.
오디오 샘플, 자연 이미지 및 3차원 신경 영상 데이터 절차의 결과는 유형 2 오류율이 크게 감소했다.
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