論文の概要: Tighter Variational Bounds are Not Necessarily Better. A Research Report on Implementation, Ablation Study, and Extensions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11875v1
• Date: Fri, 23 Sep 2022 21:56:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 15:22:08.982968
• Title: Tighter Variational Bounds are Not Necessarily Better. A Research Report on Implementation, Ablation Study, and Extensions
• Title（参考訳）: タイターなバリエーション境界は必要以上に良くない。 実装, アブレーション研究, 拡張に関する調査報告
• Authors: Amine M'Charrak, V\'it R\r{u}\v{z}i\v{c}ka, Sangyun Shin, Madhu Vankadari
• Abstract要約: 本報告では,「Tighter Variational Bounds is Not Necessarily Better」で提示された作品について解説し,実装し,拡張する。 重み付きオートエンコーダ(IWAE)における重要サンプル数$K$の増加は、推論ネットワークにおける勾配推定器の信号-雑音比(SNR)を低下させるという理論的および実証的な証拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.899824115379246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This report explains, implements and extends the works presented in "Tighter Variational Bounds are Not Necessarily Better" (T Rainforth et al., 2018). We provide theoretical and empirical evidence that increasing the number of importance samples $K$ in the importance weighted autoencoder (IWAE) (Burda et al., 2016) degrades the signal-to-noise ratio (SNR) of the gradient estimator in the inference network and thereby affecting the full learning process. In other words, even though increasing $K$ decreases the standard deviation of the gradients, it also reduces the magnitude of the true gradient faster, thereby increasing the relative variance of the gradient updates. Extensive experiments are performed to understand the importance of $K$. These experiments suggest that tighter variational bounds are beneficial for the generative network, whereas looser bounds are preferable for the inference network. With these insights, three methods are implemented and studied: the partially importance weighted autoencoder (PIWAE), the multiply importance weighted autoencoder (MIWAE) and the combination importance weighted autoencoder (CIWAE). Each of these three methods entails IWAE as a special case but employs the importance weights in different ways to ensure a higher SNR of the gradient estimators. In our research study and analysis, the efficacy of these algorithms is tested on multiple datasets such as MNIST and Omniglot. Finally, we demonstrate that the three presented IWAE variations are able to generate approximate posterior distributions that are much closer to the true posterior distribution than for the IWAE, while matching the performance of the IWAE generative network or potentially outperforming it in the case of PIWAE.
• Abstract（参考訳）: 本報告は, "tighter variational bounds are not better" (t rainforth et al., 2018) で示された作品を解説し,実装し,拡張する。 重要重み付きオートエンコーダ(Burda et al., 2016)における重要サンプル数$K$の増加は、推定ネットワークにおける勾配推定器の信号-雑音比(SNR)を低下させ、完全な学習プロセスに影響を与えるという理論的および実証的な証拠を提供する。 言い換えると、k$の増加は勾配の標準偏差を減少させるが、真の勾配の大きさを速くし、勾配更新の相対的ばらつきを増加させる。 大規模な実験は、K$の重要性を理解するために行われる。 これらの実験は、より強固な変分境界が生成ネットワークに有益であることを示唆しているが、一方、ゆるい境界は推論ネットワークに好ましい。 これらの知見により、部分重み付きオートエンコーダ(PIWAE)、乗算重み付きオートエンコーダ(MIWAE)、重み付きオートエンコーダ(CIWAE)の3つの手法が実装され研究されている。 これらの3つの手法はそれぞれ、IWAEを特別なケースとして含むが、勾配推定器のより高いSNRを保証するために、異なる方法で重要な重みを用いる。 本研究および分析では,MNISTやOmniglotなどの複数のデータセットに対して,これらのアルゴリズムの有効性を検証した。 最後に,提案する3つの変種は,岩絵生成ネットワークの性能にマッチするか,あるいはピワエの場合よりも優れている可能性があるにもかかわらず,岩絵の真の後続分布に非常に近い近似後続分布を生成できることを実証した。

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