Quantifizierung der Unsicherheit in generativen Modellen: Ein neuer Ansatz
Generative Modelle sind heute in vielen Bereichen allgegenwärtig, doch ihre Zuverlässigkeit bleibt ein zentrales Thema. Ein bislang wenig erforschtes Problem ist die Quantifizierung der Unsicherheit bei der Annäherung an Zielverteilungen. Traditionelle Bewertungsmethoden messen vor allem die Nähe zwischen gelerntem und Zielverteilung, vernachlässigen jedoch die inhärente Unsicherheit dieser Messungen.
