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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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heiBIB
 Online-Ressource
Verfasst von:Das, Ranit [VerfasserIn]   i
 Favaro, Luigi [VerfasserIn]   i
 Heimel, Theo [VerfasserIn]   i
 Krause, Claudius [VerfasserIn]   i
 Plehn, Tilman [VerfasserIn]   i
 Shih, David [VerfasserIn]   i
Titel:How to understand limitations of generative networks
Verf.angabe:Ranit Das, Luigi Favaro, Theo Heimel, Claudius Krause, Tilman Plehn and David Shih
E-Jahr:2024
Jahr:25 January 2024
Umfang:32 S.
Illustrationen:Illustrationen
Fussnoten:Veröffentlicht: 25. Januar 2024 ; Gesehen am 05.06.2024
Titel Quelle:Enthalten in: SciPost physics
Ort Quelle:Amsterdam : SciPost Foundation, 2016
Jahr Quelle:2024
Band/Heft Quelle:16(2024), 1, Artikel-ID 031, Seite 1-32
ISSN Quelle:2542-4653
Abstract:Well-trained classifiers and their complete weight distributions provide us with a well-motivated and practicable method to test generative networks in particle physics. We illustrate their benefits for distribution-shifted jets, calorimeter showers, and reconstruction-level events. In all cases, the classifier weights make for a powerful test of the generative network, identify potential problems in the density estimation, relate them to the underlying physics, and tie in with a comprehensive precision and uncertainty treatment for generative networks.
DOI:doi:10.21468/SciPostPhys.16.1.031
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext: https://doi.org/10.21468/SciPostPhys.16.1.031
 Volltext: https://scipost.org/10.21468/SciPostPhys.16.1.031
 DOI: https://doi.org/10.21468/SciPostPhys.16.1.031
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
K10plus-PPN:1890705632
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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