Преимущества генеративных классификаторов перед дискриминационными:

• Генеративные модели моделируют распределение данных и изучают границы каждого класса, что позволяет содержать больше информации и отражать характеристики самих данных. 2
• Генеративные модели могут предоставить богатое понимание данных, когда нет меток. 5

Недостатки генеративных классификаторов:

• высокая стоимость обучения и необходимость больше вычислительных ресурсов; 2
• большее количество требуемых образцов, при этом эффект обучения тем хуже, чем меньше образцов; 2
• плохая производительность при выводе. 2

Преимущества дискриминационных классификаторов:

• точность классификации; 1
• распознавание образов; 1
• прогностическая способность; 1
• эффективность: иногда обучаются быстрее, чем генеративные модели. 1

Недостатки дискриминационных классификаторов:

• фиксируют информацию о различиях различных категорий объектов, не изучают собственную информацию о распределении и не могут отражать характеристики самих данных; 2
• склонны к ошибкам в классификации. 3

Выбор между генеративными и дискриминационными классификаторами зависит от конкретных задач и требований к модели.