論文の概要: Variational f-divergence Minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1907.11891v2
• Date: Sat, 14 Dec 2024 13:56:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:52:35.732917
• Title: Variational f-divergence Minimization
• Title（参考訳）: 変分f偏差最小化
• Authors: Mingtian Zhang, Thomas Bird, Raza Habib, Tianlin Xu, David Barber,
• Abstract要約: 確率モデルは最大極大で訓練されることが多く、これはモデルとデータ分布の間の特定のf偏差を最小化することに相当する。 我々は,最近導入されたスプレッド・ディバージェンスと組み合わせることで,任意のf-ディバージェンスを用いて潜在変数モデルの大規模クラスを訓練することができる変分アプローチについて論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.419862762355892
• License:
• Abstract: Probabilistic models are often trained by maximum likelihood, which corresponds to minimizing a specific f-divergence between the model and data distribution. In light of recent successes in training Generative Adversarial Networks, alternative non-likelihood training criteria have been proposed. Whilst not necessarily statistically efficient, these alternatives may better match user requirements such as sharp image generation. A general variational method for training probabilistic latent variable models using maximum likelihood is well established; however, how to train latent variable models using other f-divergences is comparatively unknown. We discuss a variational approach that, when combined with the recently introduced Spread Divergence, can be applied to train a large class of latent variable models using any f-divergence.
• Abstract（参考訳）: 確率モデルは最大極大で訓練されることが多く、これはモデルとデータ分布の間の特定のf偏差を最小化することに相当する。 近年、ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークのトレーニングの成功を踏まえ、代替の非ライクなトレーニング基準が提案されている。 統計的に効率的とは限らないが、これらの代替手段はシャープな画像生成のようなユーザー要求に適合する。 最大次数を用いた確率潜在変数モデルを訓練するための一般的な変分法が確立されているが、他のf-発散器を用いた潜在変数モデルを訓練する方法は比較的知られていない。 我々は,最近導入されたスプレッド・ディバージェンスと組み合わせることで,任意のf-ディバージェンスを用いて潜在変数モデルの大規模クラスを訓練することができる変分アプローチについて論じる。

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