論文の概要: Data Subsampling for Bayesian Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09141v2
• Date: Mon, 23 Sep 2024 14:18:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 15:35:37.591517
• Title: Data Subsampling for Bayesian Neural Networks
• Title（参考訳）: ベイジアンニューラルネットワークのためのデータサブサンプリング
• Authors: Eiji Kawasaki, Markus Holzmann, Lawrence Adu-Gyamfi,
• Abstract要約: Penalty Bayesian Neural Networks - PBNNは,サブサンプルバッチデータによる可能性の評価を可能にする,新たなアルゴリズムである。 PBNNは,データサイズが小さい場合でも,予測性能が良好であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithms do not scale well for large datasets leading to difficulties in Neural Network posterior sampling. In this paper, we propose Penalty Bayesian Neural Networks - PBNNs, as a new algorithm that allows the evaluation of the likelihood using subsampled batch data (mini-batches) in a Bayesian inference context towards addressing scalability. PBNN avoids the biases inherent in other naive subsampling techniques by incorporating a penalty term as part of a generalization of the Metropolis Hastings algorithm. We show that it is straightforward to integrate PBNN with existing MCMC frameworks, as the variance of the loss function merely reduces the acceptance probability. By comparing with alternative sampling strategies on both synthetic data and the MNIST dataset, we demonstrate that PBNN achieves good predictive performance even for small mini-batch sizes of data. We show that PBNN provides a novel approach for calibrating the predictive distribution by varying the mini-batch size, significantly reducing predictive overconfidence.
• Abstract（参考訳）: Markov Chain Monte Carlo (MCMC)アルゴリズムは、ニューラルネットワークの後方サンプリングの困難に繋がる大規模なデータセットに対して、うまくスケールしない。 本稿では,ベイジアン推論コンテキストにおけるバッチデータ(ミニバッチ)を用いて拡張性に対処する可能性を評価するアルゴリズムとして,Pentalty Bayesian Neural Networks - PBNNを提案する。 PBNNは、メトロポリス・ヘイスティングス・アルゴリズムの一般化の一環としてペナルティ項を組み込むことによって、他のナイーブ・サブサンプリング技術に固有のバイアスを回避する。 既存のMCMCフレームワークとPBNNを統合することは容易であり、損失関数の分散は単に受け入れ確率を減少させるだけである。 合成データとMNISTデータセットの代替サンプリング戦略を比較することで、PBNNは小さなミニバッチサイズであっても優れた予測性能が得られることを示した。 PBNNは,ミニバッチサイズの変化による予測分布のキャリブレーションを行い,予測過信を著しく低減する手法を提案する。

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