論文の概要: The Shrinkage-Delinkage Trade-off: An Analysis of Factorized Gaussian
Approximations for Variational Inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09163v1
- Date: Fri, 17 Feb 2023 22:21:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-21 20:07:39.780986
- Title: The Shrinkage-Delinkage Trade-off: An Analysis of Factorized Gaussian
Approximations for Variational Inference
- Title（参考訳）: 縮約-連結トレードオフ--変分推論のための因子化ガウス近似の解析
- Authors: Charles C. Margossian and Lawrence K. Saul
- Abstract要約: 変分推論の不確かさを測る2つの一般的な方法を考える(VI)
我々は、$q$は常に成分的分散と$p$のエントロピーの両方を過小評価していることを証明している。
特に問題の大きさが大きくなるにつれて、$p$ と $q$ の間の成分ごとのエントロピーギャップは消滅する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.167685495996986
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: When factorized approximations are used for variational inference (VI), they
tend to understimate the uncertainty -- as measured in various ways -- of the
distributions they are meant to approximate. We consider two popular ways to
measure the uncertainty deficit of VI: (i) the degree to which it
underestimates the componentwise variance, and (ii) the degree to which it
underestimates the entropy. To better understand these effects, and the
relationship between them, we examine an informative setting where they can be
explicitly (and elegantly) analyzed: the approximation of a Gaussian,~$p$, with
a dense covariance matrix, by a Gaussian,~$q$, with a diagonal covariance
matrix. We prove that $q$ always underestimates both the componentwise variance
and the entropy of $p$, \textit{though not necessarily to the same degree}.
Moreover we demonstrate that the entropy of $q$ is determined by the trade-off
of two competing forces: it is decreased by the shrinkage of its componentwise
variances (our first measure of uncertainty) but it is increased by the
factorized approximation which delinks the nodes in the graphical model of $p$.
We study various manifestations of this trade-off, notably one where, as the
dimension of the problem grows, the per-component entropy gap between $p$ and
$q$ becomes vanishingly small even though $q$ underestimates every
componentwise variance by a constant multiplicative factor. We also use the
shrinkage-delinkage trade-off to bound the entropy gap in terms of the problem
dimension and the condition number of the correlation matrix of $p$. Finally we
present empirical results on both Gaussian and non-Gaussian targets, the former
to validate our analysis and the latter to explore its limitations.
- Abstract（参考訳）: 因子化近似が変分推論(vi)に使用されるとき、それらは近似する分布の不確実性(様々な方法で測定される)を過小評価する傾向がある。
我々は、VIの不確実性を測る2つの一般的な方法を考える。
(i)成分的なばらつきを過小評価する程度
(二)エントロピーを過小評価する程度
これらの効果、およびそれらの関係をよりよく理解するために、これらを明示的に(かつエレガントに)分析できる情報的設定について検討する: 密度共分散行列を持つガウス行列の近似は、対角共分散行列を持つガウス行列(英語版)(gaussian,~$q$)である。
q$は常にコンポーネントごとの分散と$p$, \textit{ but not always to the same degree}のエントロピーの両方を過小評価していることを証明する。
さらに、$q$のエントロピーは、2つの競合する力のトレードオフによって決定され、その成分的分散(我々の最初の不確実性の尺度)の縮小によって減少するが、これはグラフィカルモデルのノードを$p$で切り離す分解近似によって増加する。
特に、問題の次元が大きくなるにつれて、成分ごとのエントロピーギャップが、一定の乗算係数によってすべての成分ごとの分散を過小評価しているにもかかわらず、$p$ と $q$ の間の減少する。
また,問題次元と相関行列の条件数でエントロピーギャップを拘束するために,縮小-デリンジトレードオフを用いる。
最後に、ガウス的目標と非ガウス的目標の両方について実験結果を示し、前者は分析を検証し、後者は限界を探索する。
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