Modello Generativo: differenze tra le versioni
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Un modello generativo stima la probabilità P(x) di avere l'osservazione x, a differenza di modello disctiminativo stima la probabilità P(y|x), cioè la probabilità che x abbia l'etichetta y. | Un modello generativo stima la probabilità P(x) di avere l'osservazione x, a differenza di modello disctiminativo stima la probabilità P(y|x), cioè la probabilità che x abbia l'etichetta y. | ||
Per esempio, nella generazione di immagini, possiamo allenare un modello discriminativo che ci dica la probabilità che un determinato dipinto sia di Van Gogh. Un modello generativo, invece, può allenato in modo totalmente diverso per generare dei pixel che abbiano un'alta probabilità di appartenere al dataset originale dei dipinti di Van Gogh. | Per esempio, nella generazione di immagini, possiamo allenare un modello discriminativo che ci dica la probabilità che un determinato dipinto sia di Van Gogh. Un modello generativo, invece, può allenato in modo totalmente diverso per generare dei pixel che abbiano un''''alta probabilità di appartenere al dataset originale dei dipinti di Van Gogh.''' | ||
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Versione delle 12:48, 18 mar 2024
Un modello generativo stima la probabilità P(x) di avere l'osservazione x, a differenza di modello disctiminativo stima la probabilità P(y|x), cioè la probabilità che x abbia l'etichetta y.
Per esempio, nella generazione di immagini, possiamo allenare un modello discriminativo che ci dica la probabilità che un determinato dipinto sia di Van Gogh. Un modello generativo, invece, può allenato in modo totalmente diverso per generare dei pixel che abbiano un'alta probabilità di appartenere al dataset originale dei dipinti di Van Gogh.