| Online-Ressource |
Verfasst von: | Das, Ranit [VerfasserIn]  |
| Favaro, Luigi [VerfasserIn]  |
| Heimel, Theo [VerfasserIn]  |
| Krause, Claudius [VerfasserIn]  |
| Plehn, Tilman [VerfasserIn]  |
| Shih, David [VerfasserIn]  |
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 |
How to understand limitations of generative networks / Das, Ranit [VerfasserIn]; 25 January 2024 (Online-Ressource)