SEDGE: 構造的外挿データ生成
arXiv cs.LG / 2026/4/6
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要点
- 本論文は、データ生成過程に関する仮定のもとで「Structural Extrapolated Data Generation（SEDGE）」を行うためのフレームワークを提案している。
- 新たな仕様を満たすデータを信頼性高く生成できる条件や、特定の「保守的（conservative）」仮定下での分布の（近似）識別可能性を論じている。
- 実装面では、構造を考慮した最適化戦略、ならびに拡散モデルを用いたposterior samplingに基づく実用的手法を開発している。
- 合成データでの性能検証に加え、拡張（extrapolated）画像生成を実世界シナリオとして、枠組みの妥当性を示している。
