論文の概要: Optimal Variance Control of the Score Function Gradient Estimator for Importance Weighted Bounds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01998v2
• Date: Tue, 8 Dec 2020 21:09:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 17:37:25.386486
• Title: Optimal Variance Control of the Score Function Gradient Estimator for Importance Weighted Bounds
• Title（参考訳）: 重要重み付き境界に対するスコア関数勾配推定器の最適分散制御
• Authors: Valentin Li\'evin, Andrea Dittadi, Anders Christensen, Ole Winther
• Abstract要約: 本稿では,重要重み付き変動境界(IWAE)のスコア関数勾配推定器の新しい結果を紹介する。 我々は、大きな$K$の極限において、推定子のSignal-to-Noise比(SNR)が$sqrtK$として大きくなるように制御変数を選択することができることを証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.75471887147565
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces novel results for the score function gradient estimator of the importance weighted variational bound (IWAE). We prove that in the limit of large $K$ (number of importance samples) one can choose the control variate such that the Signal-to-Noise ratio (SNR) of the estimator grows as $\sqrt{K}$. This is in contrast to the standard pathwise gradient estimator where the SNR decreases as $1/\sqrt{K}$. Based on our theoretical findings we develop a novel control variate that extends on VIMCO. Empirically, for the training of both continuous and discrete generative models, the proposed method yields superior variance reduction, resulting in an SNR for IWAE that increases with $K$ without relying on the reparameterization trick. The novel estimator is competitive with state-of-the-art reparameterization-free gradient estimators such as Reweighted Wake-Sleep (RWS) and the thermodynamic variational objective (TVO) when training generative models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,重要重み付き変動境界(IWAE)のスコア関数勾配推定器の新しい結果を紹介する。 我々は、大きな$k$(重要サンプル数)の限界において、推定子のsnr(signal-to-noise ratio)が$\sqrt{k}$となるように制御変数を選択することができることを証明する。 これは、SNRが1/\sqrt{K}$に減少する標準的な経路勾配推定器とは対照的である。 理論的な知見に基づいて,VIMCO上に広がる新規な制御変数を開発した。 実験により,連続生成モデルと離散生成モデルの両方のトレーニングにおいて,提案手法は優れた分散低減を実現し,再パラメータ化のトリックに頼ることなく,IWAEのSNRを$Kで増加させる。 この新しい推定器は、生成モデルのトレーニングにおいてreweighted wake-sleep (rws) や thermodynamic variational objective (tvo) のような最先端のパラメータフリーな勾配推定器と競合する。

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