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官方账号arXiv cs.LG@Kornelius Raeth, Nicole Ludwig
推荐理由：这篇论文提出一个很实用的思路：训练生成模型时直接考虑下游决策成本，而不是只匹配数据密度。在概率预测场景中特别有价值。
sample-based generative models
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7月2日
12:21
该论文提出决策感知训练方法，在基于样本的生成模型训练中，将能量分数（energy score）目标与可微决策损失（decision loss）结合，直接惩罚下游决策成本。决策损失本身是严格适当的评分规则，具有理论保证。在1个合成任务和2个真实世界任务上验证，该方法在成本敏感区域提升性能，同时保留完整概率预测。