Fugu-MT 論文翻訳(概要): Are you using test log-likelihood correctly?

論文の概要: Are you using test log-likelihood correctly?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00219v3
Date: Sun, 5 Nov 2023 13:02:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-08 01:30:48.422315
Title: Are you using test log-likelihood correctly?
Title（参考訳）: テストログライクティフィケーションを正しく使用していますか?
Authors: Sameer K. Deshpande and Soumya Ghosh and Tin D. Nguyen and Tamara Broderick
Abstract要約: テストログ類似度に基づく比較は、他の目的による比較と矛盾する可能性があることを示す。具体的には, (i) より高いテストログ類似度が得られるベイズ近似アルゴリズムは, より正確な後部近似をもたらさないことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.001705361991327
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Test log-likelihood is commonly used to compare different models of the same data or different approximate inference algorithms for fitting the same probabilistic model. We present simple examples demonstrating how comparisons based on test log-likelihood can contradict comparisons according to other objectives. Specifically, our examples show that (i) approximate Bayesian inference algorithms that attain higher test log-likelihoods need not also yield more accurate posterior approximations and (ii) conclusions about forecast accuracy based on test log-likelihood comparisons may not agree with conclusions based on root mean squared error.
Abstract（参考訳）: テストログは、同じデータの異なるモデルや、同じ確率モデルに適合するための異なる近似推論アルゴリズムを比較するために一般的に使用される。本稿では,テストログ類似度に基づく比較が,他の目的による比較と矛盾することを示す単純な例を示す。特に我々の例では (i)より高い試験対数となるベイズ近似アルゴリズムは、より正確な後部近似をもたらさなくてもよい。 (ii)試験ログ類似比較に基づく予測精度に関する結論は,根平均二乗誤差に基づく結論と一致しない可能性がある。

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