論文の概要: SUMO: Unbiased Estimation of Log Marginal Probability for Latent Variable Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00353v2
• Date: Fri, 10 Jul 2020 19:42:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 18:00:45.414985
• Title: SUMO: Unbiased Estimation of Log Marginal Probability for Latent Variable Models
• Title（参考訳）: SUMO:潜時変動モデルにおけるログマージ確率の非バイアス推定
• Authors: Yucen Luo, Alex Beatson, Mohammad Norouzi, Jun Zhu, David Duvenaud, Ryan P. Adams, and Ricky T. Q. Chen
• Abstract要約: 無限級数のランダム化トランケーションに基づく潜在変数モデルに対して、ログ境界確率の非バイアス推定器とその勾配を導入する。 推定器を用いてトレーニングしたモデルは、同じ平均計算コストに対して、標準的な重要度サンプリングに基づくアプローチよりも優れたテストセット確率を与えることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.22609163316459
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Standard variational lower bounds used to train latent variable models produce biased estimates of most quantities of interest. We introduce an unbiased estimator of the log marginal likelihood and its gradients for latent variable models based on randomized truncation of infinite series. If parameterized by an encoder-decoder architecture, the parameters of the encoder can be optimized to minimize its variance of this estimator. We show that models trained using our estimator give better test-set likelihoods than a standard importance-sampling based approach for the same average computational cost. This estimator also allows use of latent variable models for tasks where unbiased estimators, rather than marginal likelihood lower bounds, are preferred, such as minimizing reverse KL divergences and estimating score functions.
• Abstract（参考訳）: 潜在変数モデルのトレーニングに使用される標準変分下限は、ほとんどの関心の偏りのある推定値を生成する。 無限級数のランダム化切り換えに基づく潜在変数モデルに対する、ログ周縁確率とその勾配の偏りのない推定器を導入する。 エンコーダ-デコーダアーキテクチャによってパラメータ化される場合、エンコーダのパラメータは、この推定器の分散を最小限に抑えるために最適化できる。 推定器を用いてトレーニングしたモデルは、同じ平均計算コストに対して、標準的な重要度サンプリングに基づくアプローチよりも優れたテストセット確率を与えることを示す。 この推定器はまた、逆klの発散を最小化しスコア関数を推定するなど、偏りのない推定器が好ましいタスクに潜在変数モデルを使用することも可能である。

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