論文の概要: Uncertainty in Neural Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03753v1
• Date: Thu, 8 Oct 2020 04:10:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 11:32:40.948123
• Title: Uncertainty in Neural Processes
• Title（参考訳）: ニューラルプロセスの不確かさ
• Authors: Saeid Naderiparizi, Kenny Chiu, Benjamin Bloem-Reddy, Frank Wood
• Abstract要約: 本研究は, コンディショニングデータの量が大きい場合に, 良質なサンプルの収集に重きを置いている文献の最近の傾向に対して, 対応点となることを目的としている。 この低いデータ構造における後部推論に対する質的かつ定量的な改善につながる、特定のアーキテクチャと客観的な選択を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.64528794992465
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We explore the effects of architecture and training objective choice on amortized posterior predictive inference in probabilistic conditional generative models. We aim this work to be a counterpoint to a recent trend in the literature that stresses achieving good samples when the amount of conditioning data is large. We instead focus our attention on the case where the amount of conditioning data is small. We highlight specific architecture and objective choices that we find lead to qualitative and quantitative improvement to posterior inference in this low data regime. Specifically we explore the effects of choices of pooling operator and variational family on posterior quality in neural processes. Superior posterior predictive samples drawn from our novel neural process architectures are demonstrated via image completion/in-painting experiments.
• Abstract（参考訳）: 確率的条件付き生成モデルにおける漸近的予測推論に対するアーキテクチャと目標選択のトレーニングの効果について検討する。 本研究は,コンディショニングデータの量が大きければ良いサンプルを得られることを強調する,最近の文献の傾向と相反するものである。 代わりに、コンディショニングデータの量が小さい場合に注目します。 この低いデータ構造における後部推論に対する質的かつ定量的な改善につながる、特定のアーキテクチャと客観的選択を強調します。 具体的には,プール操作者と変分族の選択が神経プロセスの後方品質に及ぼす影響について検討する。 新規なニューラルプロセスアーキテクチャから抽出した後方後部予測サンプルを画像補完・塗装実験により実証した。

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