論文の概要: Bias-Variance Tradeoffs in Single-Sample Binary Gradient Estimators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03549v1
• Date: Thu, 7 Oct 2021 15:16:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-08 15:23:44.592907
• Title: Bias-Variance Tradeoffs in Single-Sample Binary Gradient Estimators
• Title（参考訳）: 単一サンプル二元勾配推定器におけるバイアス分散トレードオフ
• Authors: Alexander Shekhovtsov
• Abstract要約: ストレートスルー (ST) 推定器はその単純さと効率性から人気を得た。 計算の複雑さを低く保ちながら、STよりも改善するいくつかの手法が提案された。 我々は、トレードオフを理解し、元来主張された特性を検証するために、これらの手法のバイアスとばらつきの理論解析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.58924375509659
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Discrete and especially binary random variables occur in many machine learning models, notably in variational autoencoders with binary latent states and in stochastic binary networks. When learning such models, a key tool is an estimator of the gradient of the expected loss with respect to the probabilities of binary variables. The straight-through (ST) estimator gained popularity due to its simplicity and efficiency, in particular in deep networks where unbiased estimators are impractical. Several techniques were proposed to improve over ST while keeping the same low computational complexity: Gumbel-Softmax, ST-Gumbel-Softmax, BayesBiNN, FouST. We conduct a theoretical analysis of Bias and Variance of these methods in order to understand tradeoffs and verify the originally claimed properties. The presented theoretical results are mainly negative, showing limitations of these methods and in some cases revealing serious issues.
• Abstract（参考訳）: 離散変数、特に二項確率変数は、多くの機械学習モデル、特に二項潜在状態を持つ変分オートエンコーダや確率的バイナリネットワークで発生する。 そのようなモデルを学ぶとき、鍵となるツールは、2進変数の確率に関して期待される損失の勾配を推定するものである。 ストレートスルー(ST)推定器はその単純さと効率性、特に非バイアス推定器が実用的でないディープネットワークで人気を得た。 計算量はGumbel-Softmax、ST-Gumbel-Softmax、BayesBiNN、FouSTなどと同じである。 トレードオフを理解し、最初に主張された特性を検証するために、これらの手法のバイアスと変数の理論解析を行う。 提示された理論結果は、主に否定的であり、これらの手法の限界を示し、場合によっては深刻な問題を示す。

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