Fugu-MT 論文翻訳(概要): On PAC-Bayesian reconstruction guarantees for VAEs

論文の概要: On PAC-Bayesian reconstruction guarantees for VAEs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11455v1
Date: Wed, 23 Feb 2022 12:11:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-24 14:31:38.416479
Title: On PAC-Bayesian reconstruction guarantees for VAEs
Title（参考訳）: VAEのPAC-Bayesian再構成保証について
Authors: Badr-Eddine Ch\'erief-Abdellatif and Yuyang Shi and Arnaud Doucet and Benjamin Guedj
Abstract要約: 我々は、PAC-Bayes理論の議論を生かして、VAEの未確認テストデータに対する再構築能力を分析した。本稿では,理論的再構成誤差の一般化境界を提案し,VAE目標の正則化効果について考察する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.88084956346361
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Despite its wide use and empirical successes, the theoretical understanding and study of the behaviour and performance of the variational autoencoder (VAE) have only emerged in the past few years. We contribute to this recent line of work by analysing the VAE's reconstruction ability for unseen test data, leveraging arguments from the PAC-Bayes theory. We provide generalisation bounds on the theoretical reconstruction error, and provide insights on the regularisation effect of VAE objectives. We illustrate our theoretical results with supporting experiments on classical benchmark datasets.
Abstract（参考訳）: 広く使われていることと経験的な成功にもかかわらず、変分オートエンコーダ(VAE)の動作と性能に関する理論的理解と研究は、ここ数年で始まったばかりである。我々は,vaeの非知覚テストデータの再構成能力を分析し,pac-bayes理論の議論を活用し,この最近の研究に寄与する。我々は,理論再構成誤差の一般化境界を与え,vae目標の正規化効果に関する知見を提供する。提案手法は,古典的ベンチマークデータセットにおける実験支援による理論的結果を示す。

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