יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.LG ·

הפקת דוגמאות חריגות באמצעות שליטה בדריבט הרדון-ניקודים

Score-based Outlier Generation via Controlling the Radon-Nikodym Derivative
במאמר זה, נוצרה שיטה להפקת דוגמאות חריגות על ידי שליטה בדריבט הרדון-ניקודים. השיטה מבוססת על תאוריה מדידתית ומאפשרת שליטה בתפוקת הדוגמאות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.12113v1 Announce Type: new Abstract: Outliers are important for stress-testing algorithms and understanding system behaviour under rare conditions. Despite being commonly described as low-likelihood events, existing generative approaches rarely control likelihood explicitly. In this work, we introduce a measure-theoretic notion of outliers based on the distribution of log-likelihood values, which is guaranteed to assign higher probability mass to low-likelihood events with a specifiable magnitude. Building on this formulation, we derive how likelihood reweighting modifies the diffusion score and use this relation to motivate a controlled modification of the reverse-time dynamics. In particular, likelihood reweighting implies a scaling of the score function with a control term de
קרא במקור המקורי