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A Theory for Conditional Generative Modeling on Multiple Data Sources
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内容提要
本研究探讨了多数据源在条件生成建模中的相互作用，提出了一种基于包围数的条件最大似然估计方法，并证明在源分布相似且模型表现力足够时，多源训练优于单源训练。模拟和实际实验验证了该理论的有效性。
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关键要点
- 本研究解决了多数据源在条件生成建模中相互作用的理论不足问题。
- 提出了一种基于包围数的平均总变差距离的条件最大似然估计的一般分布估计误差界限。
- 当源分布具有相似性且模型表现力足够时，多源训练比单源训练具有更好的界限。
- 模拟和实际实验验证了该理论的有效性。
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