研究提出Mixture-Greedy生成模型在线选择方法

1. 12:00
   arXiv cs.CV

   Mixture-Greedy 能否取代 UCB？多样性感知多臂老虎机中的生成模型在线选择

   针对多样性感知评估下的生成模型在线选择问题，研究提出不含 UCB 探索项的 Mixture-Greedy 策略，在多个数据集和评估指标上收敛更快、样本效率更高，在 FID 和 Vendi 等难以构造紧置信界的指标上表现更优。理论分析表明，多样性感知目标会因偏好内部混合而产生隐式探索，从而采样所有臂并获得次线性 regret 保证。该成果已被 UAI 2026 接收。

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