論文の概要: Beyond the Mean-Field: Structured Deep Gaussian Processes Improve the Predictive Uncertainties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.11110v2
• Date: Thu, 22 Oct 2020 13:53:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 08:31:31.718432
• Title: Beyond the Mean-Field: Structured Deep Gaussian Processes Improve the Predictive Uncertainties
• Title（参考訳）: 予測的不確実性を改善する構造的な深いガウス過程
• Authors: Jakob Lindinger, David Reeb, Christoph Lippert, Barbara Rakitsch
• Abstract要約: 高速収束を達成しつつ、潜在過程間の共分散を維持できる新しい変分族を提案する。 新しいアプローチの効率的な実装を提供し、それをいくつかのベンチマークデータセットに適用します。 優れた結果をもたらし、最先端の代替品よりも精度とキャリブレーションされた不確実性推定とのバランスが良くなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.068153197381575
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Gaussian Processes learn probabilistic data representations for supervised learning by cascading multiple Gaussian Processes. While this model family promises flexible predictive distributions, exact inference is not tractable. Approximate inference techniques trade off the ability to closely resemble the posterior distribution against speed of convergence and computational efficiency. We propose a novel Gaussian variational family that allows for retaining covariances between latent processes while achieving fast convergence by marginalising out all global latent variables. After providing a proof of how this marginalisation can be done for general covariances, we restrict them to the ones we empirically found to be most important in order to also achieve computational efficiency. We provide an efficient implementation of our new approach and apply it to several benchmark datasets. It yields excellent results and strikes a better balance between accuracy and calibrated uncertainty estimates than its state-of-the-art alternatives.
• Abstract（参考訳）: 深いガウス過程は複数のガウス過程をカスケードすることで教師あり学習のための確率的データ表現を学ぶ。 このモデルファミリーは柔軟な予測分布を約束しているが、正確な推論はできない。 近似推論技術は、収束の速度と計算効率に対して後方分布と密接に類似する能力を交換する。 我々は,すべてのグローバル潜在変数をマージングアウトすることで高速収束を達成しつつ,潜在過程間の共分散を維持できるガウス変分系を提案する。 この限界化が一般の共分散に対してどのようにできるのかを証明した後、計算効率を達成するために経験的に最も重要であると分かったものに制限します。 新しいアプローチの効率的な実装を提供し、いくつかのベンチマークデータセットに適用します。 優れた結果をもたらし、最先端の代替品よりも精度とキャリブレーションされた不確実性推定とのバランスが良くなる。

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