論文の概要: Incorporating Unlabelled Data into Bayesian Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01762v3
• Date: Fri, 30 Aug 2024 12:51:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 20:41:13.188941
• Title: Incorporating Unlabelled Data into Bayesian Neural Networks
• Title（参考訳）: ベイズニューラルネットワークへの非競合データの導入
• Authors: Mrinank Sharma, Tom Rainforth, Yee Whye Teh, Vincent Fortuin,
• Abstract要約: 本稿では,事前予測分布の適切なモデル学習に非ラベルデータを用いた自己教師付きベイズニューラルネットワークを提案する。 自己教師型BNNの事前予測分布は,従来のBNNよりも問題セマンティクスが優れていることを示す。 提案手法は, 従来のBNN, 特に低予算体制において, 予測性能を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.25555899636015
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conventional Bayesian Neural Networks (BNNs) are unable to leverage unlabelled data to improve their predictions. To overcome this limitation, we introduce Self-Supervised Bayesian Neural Networks, which use unlabelled data to learn models with suitable prior predictive distributions. This is achieved by leveraging contrastive pretraining techniques and optimising a variational lower bound. We then show that the prior predictive distributions of self-supervised BNNs capture problem semantics better than conventional BNN priors. In turn, our approach offers improved predictive performance over conventional BNNs, especially in low-budget regimes.
• Abstract（参考訳）: 従来のベイジアンニューラルネットワーク(BNN)では、ラベルのないデータを活用できず、予測を改善することができない。 この制限を克服するために,未ラベルデータを用いて事前予測分布の適切なモデル学習を行うセルフスーパービジョンベイズニューラルネットワークを導入する。 これは、対照的な事前学習技術を活用し、変分下界を最適化することで達成される。 次に、自己教師付きBNNの事前予測分布は、従来のBNNよりも問題セマンティクスが優れていることを示す。 従来型のBNNよりも予測性能が向上し,特に低予算体制下での予測性能が向上した。

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