Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hierarchical Gaussian Processes with Wasserstein-2 Kernels

論文の概要: Hierarchical Gaussian Processes with Wasserstein-2 Kernels

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14877v2
Date: Tue, 1 Feb 2022 13:23:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-02 04:55:41.666515
Title: Hierarchical Gaussian Processes with Wasserstein-2 Kernels
Title（参考訳）: Wasserstein-2カーネルを用いた階層ガウス過程
Authors: Sebastian Popescu, David Sharp, James Cole and Ben Glocker
Abstract要約: Varifold理論から着想を得たハイブリッドカーネルを提案し、ユークリッド空間とワッサーシュタイン空間の両方で動作する。本研究では,中規模・大規模データセットの性能向上と,玩具および実データにおける分布外検出の強化について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.36079700402592
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Stacking Gaussian Processes severely diminishes the model's ability to detect outliers, which when combined with non-zero mean functions, further extrapolates low non-parametric variance to low training data density regions. We propose a hybrid kernel inspired from Varifold theory, operating in both Euclidean and Wasserstein space. We posit that directly taking into account the variance in the computation of Wasserstein-2 distances is of key importance towards maintaining outlier status throughout the hierarchy. We show improved performance on medium and large scale datasets and enhanced out-of-distribution detection on both toy and real data.
Abstract（参考訳）: ガウス過程の積み重ねは、モデルの異常値検出能力を大幅に低下させ、非ゼロ平均関数と組み合わせると、より低い非パラメトリック分散を低トレーニングデータ密度領域に外挿する。 Varifold理論から着想を得たハイブリッドカーネルを提案し、ユークリッド空間とワッサーシュタイン空間の両方で動作する。 Wasserstein-2 距離の計算のばらつきを考慮に入れることは、階層全体の不整合状態を維持する上で重要であると仮定する。本研究では,中規模・大規模データセットの性能向上と,玩具および実データにおける分布外検出の強化について述べる。

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