CPSampleの保護レベルを調整する際の、分類器の訓練と性能の関係はどのように理解できるか?
CPSampleの保護レベルを調整する際、分類器の訓練とその性能は密接に関連しています。CPSampleでは、訓練データにランダムなバイナリラベルを付与し、そのラベルを用いて分類器を訓練します。この分類器は、生成プロセス中に生成された画像が訓練データに近いかどうかを判断する役割を果たします。保護レベルを調整するためには、分類器の出力確率（例えば、αの値）を変更することで、生成された画像が訓練データに近づく確率を制御します。具体的には、分類器が高い確率で訓練データに分類する場合、生成プロセスを調整してその方向から逸脱させるためのペナルティを加えます。このように、分類器の性能が高いほど、生成された画像が訓練データに似ることを防ぎやすくなりますが、過剰に調整すると画像の質が低下する可能性もあるため、バランスが重要です。