深度生成模型(DGM)广泛用于高维复杂数据,并越来越多地被应用于空间和时空建模。然而,在真实世界中,由于真实底层过程未知,评估模型是否学到了正确的数据分布十分困难,往往只能依赖观测数据本身。本文在**已知的非平稳高斯随机场**上评估四种代表性 DGM(flow matching、DDPM、score‑SDE、VAE),并给出综合指标来检验模型对真实均值和协…
值得关注:为深度生成模型在空间/时空建模中的应用提供首个系统性、可量化的评估框架,特别关注**非平稳性**这一关键特征。 帮助研究人员和 practitioners 理解不同生成模型在捕获统计结构上的差异,从而为气候、环境、地球…