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评估科学生成模型的统计距离实用指南
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文通过实证研究代表性生成模型 GAN，分析了特征空间中代表数据点、计算合理距离以及每组使用多少个实例等问题。实验结果表明，基于CNN和ViT的架构是可靠的特征提取器，CKA能够产生更好的比较，补充了现有指标。这些发现帮助设计了一个新的测量系统，重新评估了最先进的生成模型。
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关键要点
- 通过实证研究分析代表性生成模型 GAN。
- 探讨特征空间中数据点的代表性、合理距离的计算及实例数量的选择。
- 实验结果显示基于 CNN 和 ViT 的架构是可靠的特征提取器。
- CKA 在不同提取器和层次上提供更好的比较，显示出良好的样本效率。
- CKA 补充了现有指标，如 FID。
- 研究结果帮助设计了新的测量系统，以重新评估最先进的生成模型。
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