論文の概要: A Variational Bayesian Approach to Learning Latent Variables for Acoustic Knowledge Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08598v1
• Date: Sat, 16 Oct 2021 15:54:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-19 15:31:21.556461
• Title: A Variational Bayesian Approach to Learning Latent Variables for Acoustic Knowledge Transfer
• Title（参考訳）: 音響知識伝達のための潜在変数学習のための変分ベイズ的アプローチ
• Authors: Hu Hu, Sabato Marco Siniscalchi, Chao-Han Huck Yang, Chin-Hui Lee
• Abstract要約: 本稿では,ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルにおける潜伏変数の分布を学習するための変分ベイズ(VB)アプローチを提案する。 我々の提案するVBアプローチは,ターゲットデバイスにおいて良好な改善が得られ,しかも,13の最先端知識伝達アルゴリズムを一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.20627066525205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We propose a variational Bayesian (VB) approach to learning distributions of latent variables in deep neural network (DNN) models for cross-domain knowledge transfer, to address acoustic mismatches between training and testing conditions. Instead of carrying out point estimation in conventional maximum a posteriori estimation with a risk of having a curse of dimensionality in estimating a huge number of model parameters, we focus our attention on estimating a manageable number of latent variables of DNNs via a VB inference framework. To accomplish model transfer, knowledge learnt from a source domain is encoded in prior distributions of latent variables and optimally combined, in a Bayesian sense, with a small set of adaptation data from a target domain to approximate the corresponding posterior distributions. Experimental results on device adaptation in acoustic scene classification show that our proposed VB approach can obtain good improvements on target devices, and consistently outperforms 13 state-of-the-art knowledge transfer algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,深部ニューラルネットワーク(DNN)モデルにおける潜伏変数の分布を学習するための変分ベイズ(VB)アプローチを提案し,学習条件と試験条件の音響的ミスマッチに対処する。 モデルパラメータの多さを推定する上で,次元の呪いを負うリスクを伴って,従来の最大点推定を行う代わりに,VB推論フレームワークを用いてDNNの管理可能な変数数を推定することに注力する。 モデル転送を実現するために、ソース領域から学習した知識を潜在変数の事前分布にエンコードし、ベイズ的意味では、ターゲット領域からの適応データの小さなセットと最適に結合して対応する後方分布を近似する。 音響シーン分類におけるデバイス適応実験の結果,提案手法によりターゲット装置の精度が向上し,13種類の知識伝達アルゴリズムを一貫して上回る結果が得られた。

関連論文リスト

• Beyond Deep Ensembles: A Large-Scale Evaluation of Bayesian Deep Learning under Distribution Shift [19.945634052291542]
  我々は、WILDSコレクションから現実のデータセットに対する最新のBDLアルゴリズムを評価し、難解な分類と回帰タスクを含む。 我々は、大規模な、畳み込み、トランスフォーマーベースのニューラルネットワークアーキテクチャにおいて、アルゴリズムを比較した。 そこで本研究では,BDLを用いた大規模事前学習モデルのシステム評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-21T14:36:03Z)
• Variational Model Perturbation for Source-Free Domain Adaptation [64.98560348412518]
  確率的枠組みにおける変分ベイズ推定によるモデルパラメータの摂動を導入する。 本研究では,ベイズニューラルネットワークの学習と理論的関連性を実証し,目的領域に対する摂動モデルの一般化可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-19T08:41:19Z)
• Robust Learning via Ensemble Density Propagation in Deep Neural Networks [6.0122901245834015]
  本稿では,ディープニューラルネットワーク(DNN)の層を通した密度伝搬の問題を定式化し,それをエンサンブル密度伝搬法を用いて解く。 MNISTとCIFAR-10データセットを用いた実験は、ランダムノイズや敵攻撃に対するトレーニングモデルの堅牢性を大幅に改善したことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-10T21:26:08Z)
• Unified Instance and Knowledge Alignment Pretraining for Aspect-based Sentiment Analysis [96.53859361560505]
  Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) は、ある側面に対する感情の極性を決定することを目的としている。 事前トレーニングと下流ABSAデータセットの間には、常に深刻なドメインシフトが存在する。 我々は,バニラ・プレトレイン・ファインチューンパイプラインにアライメント事前訓練フレームワークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T04:03:45Z)
• Sampling-free Variational Inference for Neural Networks with Multiplicative Activation Noise [51.080620762639434]
  サンプリングフリー変動推論のための後方近似のより効率的なパラメータ化を提案する。 提案手法は,標準回帰問題に対する競合的な結果をもたらし,大規模画像分類タスクに適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-15T16:16:18Z)
• Towards Trustworthy Predictions from Deep Neural Networks with Fast Adversarial Calibration [2.8935588665357077]
  本稿では,ドメインシフト後に得られたサンプルに対して,信頼度の高い信頼度を得るための効率的かつ汎用的なモデリング手法を提案する。 本稿では,エントロピー増大損失項と逆キャリブレーション損失項を組み合わせた新しいトレーニング戦略を導入し,この結果が適切に調整され,技術的に信頼できる予測となることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-20T13:39:29Z)
• Learning Calibrated Uncertainties for Domain Shift: A Distributionally Robust Learning Approach [150.8920602230832]
  ドメインシフトの下で校正された不確実性を学習するためのフレームワークを提案する。 特に、密度比推定は、ターゲット(テスト)サンプルの近さをソース(トレーニング)分布に反映する。 提案手法は下流タスクに有利な校正不確実性を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-08T02:10:54Z)
• Ramifications of Approximate Posterior Inference for Bayesian Deep Learning in Adversarial and Out-of-Distribution Settings [7.476901945542385]
  ベイジアン深層学習モデルが従来のニューラルネットワークよりわずかに優れていることを示す。 予備的な調査は、初期化、アーキテクチャ、アクティベーション関数の選択によるバイアスの潜在的固有の役割を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-03T16:58:15Z)
• Unlabelled Data Improves Bayesian Uncertainty Calibration under Covariate Shift [100.52588638477862]
  後続正則化に基づく近似ベイズ推定法を開発した。 前立腺癌の予後モデルを世界規模で導入する上で,本手法の有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T13:50:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。