論文の概要: Masked Bayesian Neural Networks : Computation and Optimality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00853v2
• Date: Tue, 23 May 2023 05:40:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 01:50:02.782564
• Title: Masked Bayesian Neural Networks : Computation and Optimality
• Title（参考訳）: マスクベイズ型ニューラルネットワーク : 計算と最適性
• Authors: Insung Kong, Dongyoon Yang, Jongjin Lee, Ilsang Ohn, Yongdai Kim
• Abstract要約: そこで本稿では, 適切な複雑性を伴って, 優れた深層ニューラルネットワークを探索する, スパースベイズニューラルネットワーク(BNN)を提案する。 我々は各ノードのマスキング変数を用いて、後続分布に応じていくつかのノードをオフにし、ノードワイズDNNを生成する。 いくつかのベンチマークデータセットを解析することにより,提案したBNNが既存手法と比較してよく動作することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3649494534428745
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As data size and computing power increase, the architectures of deep neural networks (DNNs) have been getting more complex and huge, and thus there is a growing need to simplify such complex and huge DNNs. In this paper, we propose a novel sparse Bayesian neural network (BNN) which searches a good DNN with an appropriate complexity. We employ the masking variables at each node which can turn off some nodes according to the posterior distribution to yield a nodewise sparse DNN. We devise a prior distribution such that the posterior distribution has theoretical optimalities (i.e. minimax optimality and adaptiveness), and develop an efficient MCMC algorithm. By analyzing several benchmark datasets, we illustrate that the proposed BNN performs well compared to other existing methods in the sense that it discovers well condensed DNN architectures with similar prediction accuracy and uncertainty quantification compared to large DNNs.
• Abstract（参考訳）: データサイズと計算能力の増大に伴い、ディープニューラルネットワーク(DNN)のアーキテクチャは複雑で巨大になり、このような複雑で巨大なDNNを単純化する必要性が高まっている。 本稿では,適切な複雑さで優れたDNNを探索する,スパースベイズニューラルネットワーク(BNN)を提案する。 各ノードのマスキング変数を用いて、後続分布に応じていくつかのノードをオフにし、ノードワイズDNNを生成する。 我々は、後続分布が理論的最適性(すなわち極小最適性と適応性)を持つような事前分布を考案し、効率的なMCMCアルゴリズムを開発する。 いくつかのベンチマークデータセットを解析することにより、提案手法は他の手法と比較してよく機能し、大きなDNNと比較して予測精度と不確実性のあるよく凝縮したDNNアーキテクチャを発見できることを示す。

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