想象一下，你的任务是将演讲分类为一种语言。

你可以通过以下任何一种方式:

学习每一种语言，然后用你刚刚学到的知识对它进行分类

or

在不学习语言的情况下确定语言模型的差异，然后对语音进行分类。

第一种是生成方法，第二种是判别方法。

查看参考资料了解更多细节:http://www.cedar.buffalo.edu/~srihari/CSE574/Discriminative-Generative.pdf。

不同的模型归纳如下表:

图片来源:监督学习小抄-斯坦福CS 229(机器学习)

我的观点是: 歧视性的方法突出了差异 生成方法不关注差异;他们试图建立一个能代表班级的模型。 两者之间有重叠之处。 理想情况下，两种方法都应该使用:一种有助于发现相似之处，另一种有助于发现不同之处。

生成算法对数据如何生成进行建模，以便对信号进行分类。它提出了一个问题:根据我的世代假设，哪个类别最有可能产生这个信号?

判别算法并不关心数据是如何产生的，它只是对给定的信号进行分类。

想象一下，你的任务是将演讲分类为一种语言。

你可以通过以下任何一种方式:

学习每一种语言，然后用你刚刚学到的知识对它进行分类

or

在不学习语言的情况下确定语言模型的差异，然后对语音进行分类。

第一种是生成方法，第二种是判别方法。

查看参考资料了解更多细节:http://www.cedar.buffalo.edu/~srihari/CSE574/Discriminative-Generative.pdf。

简短的回答

这里的许多答案都依赖于广泛使用的数学定义[1]:

判别模型直接学习条件预测分布p(y|x)。 生成模型学习联合分布p(x,y)(或者说，p(x|y)和p(y))。 预测分布p(y|x)可以用贝叶斯规则得到。

Although very useful, this narrow definition assumes the supervised setting, and is less handy when examining unsupervised or semi-supervised methods. It also doesn't apply to many contemporary approaches for deep generative modeling. For example, now we have implicit generative models, e.g. Generative Adversarial Networks (GANs), which are sampling-based and don't even explicitly model the probability density p(x) (instead learning a divergence measure via the discriminator network). But we call them "generative models” since they are used to generate (high-dimensional [10]) samples.

一个更广泛、更基本的定义[2]似乎同样适合这个一般性问题:

判别模型学习类之间的边界。 所以他们可以区分不同类型的数据实例。 生成模型学习数据的分布。 因此它们可以生成新的数据实例。

图片来源

仔细观察

即便如此，这个问题还是暗示了一种错误的二分法。生成-判别“二分法”实际上是一个频谱，您甚至可以平滑地在[4]之间插入。

因此，这种区分变得武断和令人困惑，特别是当许多流行的模型并没有整齐地归入其中一个或另一个时[5,6]，或者实际上是混合模型(经典的“判别”和“生成”模型的组合)。

尽管如此，这仍然是一个非常有用和常见的区别。我们可以列出一些生成式和判别式模型的明确例子，既有标准的，也有最近的:

生成:朴素贝叶斯，潜狄利克雷分配(LDA)，生成对抗网络(GAN)，变分自编码器(VAE)，归一化流。 判别:支持向量机(SVM)，逻辑回归，大多数深度神经网络。

还有很多有趣的工作深入研究了生成-判别划分[7]和频谱[4,8]，甚至将判别模型转换为生成模型[9]。

最后，定义在不断变化，尤其是在这个快速发展的领域:)最好对它们有所保留，甚至可以为自己和他人重新定义它们。

来源

Possibly originating from "Machine Learning - Discriminative and Generative" (Tony Jebara, 2004). Crash Course in Machine Learning by Google The Generative-Discriminative Fallacy "Principled Hybrids of Generative and Discriminative Models" (Lasserre et al., 2006) @shimao's question Binu Jasim's answer Comparing logistic regression and naive Bayes: cs.cmu.edu/~tom/mlbook/NBayesLogReg.pdf "On Discriminative vs. Generative classifiers" Comment on "On Discriminative vs. Generative classifiers" https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/04/DengJaitly2015-ch1-2.pdf "Your classifier is secretly an energy-based model" (Grathwohl et al., 2019) Stanford CS236 notes: Technically, a probabilistic discriminative model is also a generative model of the labels conditioned on the data. However, the term generative models is typically reserved for high dimensional data.