두 독립 표본 간의 분포 차이를 검출하는 것은 통계 및 머신러닝의 기본 문제입니다. 본 연구에서는 새로운 적분 확률 측정법(IPM)을 기반으로 하는 새로운 두 표본 검정 통계량을 제안합니다. 신경망의 단일 노드를 사용한 특수 설계된 매개변수 판별기 클래스를 사용합니다.
결과 통계량인 PReLU-IPM은 비모수적이며, 정규 조건 하에서 관련 두 표본 검정 절차인 PReLU-TST의 일관성과 비모수적 IPM 기반 테스트와의 점근적 동등성을 확립합니다.
시뮬레이션 및 실제 벤치마크 데이터 세트를 분석한 결과, PReLU-TST는 다양한 대안에 대해 더 높은 검정력을 달성하거나 유한 표본에서 경쟁 제품과 유사한 성능을 보입니다.