論文の概要: Learning to Learn to Demodulate with Uncertainty Quantification via Bayesian Meta-Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00785v1
• Date: Mon, 2 Aug 2021 11:07:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-03 14:58:34.822414
• Title: Learning to Learn to Demodulate with Uncertainty Quantification via Bayesian Meta-Learning
• Title（参考訳）: ベイズメタラーニングによる不確実性定量化による復調学習
• Authors: Kfir M. Cohen, Sangwoo Park, Osvaldo Simeone, Shlomo Shamai (Shitz)
• Abstract要約: 本稿では, よく校正された数パイロット復調器の取得を目的とした変分推論によるベイズ的メタラーニングについて紹介する。 その結果得られたベイズアンサンブルは、復調のためにニューラルネットワークの複数のインスタンスを実行する計算コストにおいて、より良い校正されたソフトな決定を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.014197664747165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Meta-learning, or learning to learn, offers a principled framework for few-shot learning. It leverages data from multiple related learning tasks to infer an inductive bias that enables fast adaptation on a new task. The application of meta-learning was recently proposed for learning how to demodulate from few pilots. The idea is to use pilots received and stored for offline use from multiple devices in order to meta-learn an adaptation procedure with the aim of speeding up online training on new devices. Standard frequentist learning, which can yield relatively accurate "hard" classification decisions, is known to be poorly calibrated, particularly in the small-data regime. Poor calibration implies that the soft scores output by the demodulator are inaccurate estimates of the true probability of correct demodulation. In this work, we introduce the use of Bayesian meta-learning via variational inference for the purpose of obtaining well-calibrated few-pilot demodulators. In a Bayesian framework, each neural network weight is represented by a distribution, capturing epistemic uncertainty. Bayesian meta-learning optimizes over the prior distribution of the weights. The resulting Bayesian ensembles offer better calibrated soft decisions, at the computational cost of running multiple instances of the neural network for demodulation. Numerical results for single-input single-output Rayleigh fading channels with transmitter's non-linearities are provided that compare symbol error rate and expected calibration error for both frequentist and Bayesian meta-learning, illustrating how the latter is both more accurate and better-calibrated.
• Abstract（参考訳）: メタ学習(meta-learning)、あるいは学習する学習(learning to learning)は、最小限の学習のための原則付きフレームワークを提供する。 複数の関連する学習タスクからのデータを活用し、新しいタスクへの迅速な適応を可能にする帰納的バイアスを推測する。 メタラーニングの応用は、最近、少数のパイロットから復調する方法を学ぶために提案された。 アイデアは、複数のデバイスからオフラインで利用するために受信されたパイロットを使って、新しいデバイスでのオンライントレーニングをスピードアップするために適応手順をメタ学習する。 比較的正確な"ハード"な分類決定を得られる標準的頻度主義学習は、特に小規模データ体制において、校正が不十分であることが知られている。 不正確なキャリブレーションは、復調器が出力するソフトスコアが正確な復調確率の正確な推定値であることを示している。 本稿では,多変量推論によるベイズ的メタラーニングを,よく校正された数パイロット復調器を得るために導入する。 ベイジアンフレームワークでは、各ニューラルネットワークの重みは分布で表され、てんかんの不確実性を捉える。 ベイズメタラーニングは、重みの事前分布を最適化する。 その結果得られたベイズアンサンブルは、復調のためにニューラルネットワークの複数のインスタンスを実行する計算コストにおいて、より良い校正されたソフトな決定を提供する。 送信機の非線形性を持つ単入力単出力レイリーフェージングチャネルの数値結果は、頻繁なメタラーニングとベイズ的メタラーニングの両方においてシンボル誤り率と期待キャリブレーション誤差を比較し、後者がより正確でより良いキャリブレーションであることを示す。

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