arXiv cs.LG精选72

通过生成过程进行双样本检验

Two-Sample Testing via Generative Processes

· 7天前

精选理由

提出无需训练的生成过程两样本检验,兼具有限样本精确性、未知平滑度自适应性与强检测能力。

AI 摘要

arXiv:2610.08277v1 公告类型:交叉发布 摘要:判断两个样本是否来自同一分布是统计学中的经典问题,而生成式输运为解决这一问题提供了新途径。我们直接在两个样本之间构建随机插值过程,并观察到:在对称调度下,只要两个分布相同,该过程的分布就在时间反射 $t \mapsto 1-t$ 下保持不变。因此,我们通过计算时刻 t 和 1-t 的边缘分布之间的 Jensen--Shannon 散度,来检验它们是否一致。这两个边缘分布都是对所有跨样本观测值配对的显式混合,因此无需学习任何内容,而置换校准可保证精确的有限样本检验水平。对于高斯噪声,该散度等于一个时间积分,其被积项将速度场与得分函数的反射偏差配对,因此该检验比较的是输运动力学,而非仅比较端点。采用窄噪声与宽噪声相结合的设计后,对于有界、具有紧支撑且差值具有 Sobolev 光滑度 s > 3d/4 的密度,该检验可达到极小极大分离速率 n^{-2s/(4s+d)},且不要求密度具有正下界。通过置换秩融合二进网格上的噪声尺度,无需划分样本,即可保持精确的检验水平,并以迭代对数因子的代价适应未知的 s。实证结果表明,该检验的表现与最先进的核双样本检验相当或更优。

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