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分布式学习任务中生成模型的评估
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内容提要
本文研究了GAN生成模型的特征空间表示、样本距离计算和实例数量等问题。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。这些发现帮助设计了一个新的测量系统，以便重新评估最先进的生成模型。
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关键要点
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本文研究了GAN生成模型的特征空间表示、样本距离计算和实例数量等问题。
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实验结果表明，基于CNN和ViT的架构是可靠和稳健的特征提取器。
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CKA能够在模型中跨越各种提取器和分层层次上产生更好的比较。
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CKA在表征两个内部数据相关性之间的相似性方面显示出令人满意的样本效率。
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这些发现帮助设计了一个新的测量系统，以便重新评估最先进的生成模型。
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