Assessing Generative Models via Precision and Recall

Sajjadi, M.S.M.; Bachem, O.; Lucic, M.; Bousquet, O.; Gelly, S.

Assessing Generative Models via Precision and Recall

Sajjadi, M., Bachem, O., Lucic, M., Bousquet, O., & Gelly, S. (2018). Assessing Generative Models via Precision and Recall. In ICML 2018 Workshop on Theoretical Foundations and Applications of Deep Generative Models. Retrieved from https://sites.google.com/view/tadgm/accepted-papers.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-C706-6 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-C707-5

資料種別: 会議論文

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Sajjadi, M.S.M.¹, 著者
Bachem, O.², 著者
Lucic, M.², 著者
Bousquet, O.², 著者
Gelly, S.², 著者

所属:
1Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497647
2External Organizations, ou_persistent22

内容説明

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キーワード: Abt. Schölkopf

要旨: -

資料詳細

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言語: eng - English

日付: オンライン出版: 2018

出版の状態: オンラインで出版済み

ページ: 14

出版情報: -

目次: -

査読: -

識別子（DOI, ISBNなど）: BibTex参照ID: SajBahLucBouGel18b
URI: https://sites.google.com/view/tadgm/accepted-papers

学位: -

訴訟

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出版物 1

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出版物名: ICML 2018 Workshop on Theoretical Foundations and Applications of Deep Generative Models

種別: 会議論文集

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出版社, 出版地: -

ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: - 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: URI: https://sites.google.com/view/tadgm/accepted-papers

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