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ジェネリックモデルと識別モデルの違いを理解するのに多くの時間を費やしていますが、ジェネリックモデルは予測以上の能力があるためより有用ですが、識別モデルは生成モデルよりも優れていると言われています。そこで、どのような場合には、生成モデルを適用し、差別的モデルにする必要があります。GenerativeモデルまたはDiscriminativeモデルを使用しますか?
ジェネリックモデルと識別モデルの違いを理解するのに多くの時間を費やしていますが、ジェネリックモデルは予測以上の能力があるためより有用ですが、識別モデルは生成モデルよりも優れていると言われています。そこで、どのような場合には、生成モデルを適用し、差別的モデルにする必要があります。GenerativeモデルまたはDiscriminativeモデルを使用しますか?
generative modelは、未定義の分布からサンプルすることができます。 P(x、y)を学習する。
discriminative modelは、クラスを区別することができます。それはP(y | x)を学習する。
多くの場合、ディストリビューションからサンプルを採取する必要はありません。あなたは差別をするだけで十分です。弁別者は通常、訓練するのが簡単です。
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こちらの回答は、おそらくあなたを助けることができます:https://stats.stackexchange.com/questions/12421/generative-vs-discriminative – Shaido