論文の概要: Variational Bayes Neural Network: Posterior Consistency, Classification Accuracy and Computational Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09592v1
• Date: Thu, 19 Nov 2020 00:11:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 20:53:27.208762
• Title: Variational Bayes Neural Network: Posterior Consistency, Classification Accuracy and Computational Challenges
• Title（参考訳）: 変分ベイズニューラルネットワーク:後方整合性、分類精度、計算課題
• Authors: Shrijita Bhattacharya, Zihuan Liu, Tapabrata Maiti
• Abstract要約: 本稿では,変分ベイズニューラルネットワーク推定手法と関連する統計理論について述べる。 この開発は、軽度の認知障害からアルツハイマー病へ移行するための予測ツールを構築する、重要なバイオメディカルエンジニアリングアプリケーションによって動機付けられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3867363075280544
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Bayesian neural network models (BNN) have re-surged in recent years due to the advancement of scalable computations and its utility in solving complex prediction problems in a wide variety of applications. Despite the popularity and usefulness of BNN, the conventional Markov Chain Monte Carlo based implementation suffers from high computational cost, limiting the use of this powerful technique in large scale studies. The variational Bayes inference has become a viable alternative to circumvent some of the computational issues. Although the approach is popular in machine learning, its application in statistics is somewhat limited. This paper develops a variational Bayesian neural network estimation methodology and related statistical theory. The numerical algorithms and their implementational are discussed in detail. The theory for posterior consistency, a desirable property in nonparametric Bayesian statistics, is also developed. This theory provides an assessment of prediction accuracy and guidelines for characterizing the prior distributions and variational family. The loss of using a variational posterior over the true posterior has also been quantified. The development is motivated by an important biomedical engineering application, namely building predictive tools for the transition from mild cognitive impairment to Alzheimer's disease. The predictors are multi-modal and may involve complex interactive relations.
• Abstract（参考訳）: ベイジアンニューラルネットワークモデル(BNN)は、スケーラブルな計算の進歩と、様々なアプリケーションにおける複雑な予測問題の解決におけるその有用性により、近年で復活している。 bnnの人気と有用性にもかかわらず、従来のマルコフ連鎖モンテカルロベースの実装は高い計算コストに苦しんでおり、大規模研究におけるこの強力な技術の使用は制限されている。 変分ベイズ推論は、いくつかの計算問題を回避できる代替手段となっている。 このアプローチは機械学習で人気があるが、統計学への応用はやや限られている。 本稿では,変分ベイズニューラルネットワーク推定手法と関連する統計理論について述べる。 数値アルゴリズムとその実装について詳述する。 非パラメトリックベイズ統計学における望ましい性質である後続一貫性の理論も発展している。 この理論は、事前分布と変分族を特徴付ける予測精度とガイドラインの評価を提供する。 真の後部への変分後部の使用の損失も定量化されている。 この開発は、軽度の認知障害からアルツハイマー病へ移行するための予測ツールを構築する、重要なバイオメディカルエンジニアリングアプリケーションによって動機付けられている。 予測子は多モードであり、複雑な対話関係を含む。

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