热门面试题：生成模型与判别模型的区别

你听说过生成式AI，现在他妈的是什么叫判别式模型？

基于数据建模方法，机器学习模型可以分为两类：

生成式
判别式

我们准备了一个视觉图来展示它们的区别。

判别式模型：

学习决策边界以区分不同的类别。
最大化条件概率：P(Y|X) — 在给定X的情况下，最大化标签Y的概率。
专门用于分类任务。

生成式模型：

最大化联合概率：P(X, Y)
学习类条件分布 P(X|Y)
通常不适合解决下游分类任务。

由于生成式模型学习了底层分布，因此它们可以生成新样本。但是判别式模型不具备这一能力。

此外，生成式模型具有判别式属性，即它们可以用于分类任务（如果需要）。但是判别式模型不具备生成式属性。

请注意，中文版本是由 AI 辅助翻译的，因此可能存在细微错误。

作者

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