論文の概要: Variational Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10406v5
• Date: Tue, 9 Jan 2024 11:25:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 20:18:57.195616
• Title: Variational Classification
• Title（参考訳）: 変分分類
• Authors: Shehzaad Dhuliawala, Mrinmaya Sachan, Carl Allen
• Abstract要約: 我々は,変分オートエンコーダの訓練に用いるエビデンスローバウンド(ELBO)に類似した,モデルの訓練を目的とした変分目的を導出する。 軟質マックス層への入力を潜伏変数のサンプルとして扱うことで, 抽象化された視点から, 潜在的な矛盾が明らかとなった。 我々は、標準ソフトマックス層に見られる暗黙の仮定の代わりに、選択された潜在分布を誘導する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.2541371924591
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a latent variable model for classification that provides a novel probabilistic interpretation of neural network softmax classifiers. We derive a variational objective to train the model, analogous to the evidence lower bound (ELBO) used to train variational auto-encoders, that generalises the softmax cross-entropy loss. Treating inputs to the softmax layer as samples of a latent variable, our abstracted perspective reveals a potential inconsistency between their anticipated distribution, required for accurate label predictions, and their empirical distribution found in practice. We augment the variational objective to mitigate such inconsistency and induce a chosen latent distribution, instead of the implicit assumption found in a standard softmax layer. Overall, we provide new theoretical insight into the inner workings of widely-used softmax classifiers. Empirical evaluation on image and text classification datasets demonstrates that our proposed approach, variational classification, maintains classification accuracy while the reshaped latent space improves other desirable properties of a classifier, such as calibration, adversarial robustness, robustness to distribution shift and sample efficiency useful in low data settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークソフトマックス分類器の新しい確率論的解釈を提供する潜在変数モデルを提案する。 我々は,変分自己エンコーダの訓練に用いるエビデンスローバウンド(ELBO)に類似したモデルの学習目的を導出し,ソフトマックスのクロスエントロピー損失を一般化する。 軟質マックス層への入力を潜伏変数のサンプルとして扱うことで, 正確なラベル予測に必要な分布と, 実際に発見された経験的分布との間には, 潜在的な不整合が明らかとなった。 標準ソフトマックス層に見られる暗黙の仮定に代えて,このような矛盾を緩和し,選択された潜在分布を誘導するための変動目標を補強する。 全体として、広く使われているsoftmax分類器の内部動作に関する新しい理論的洞察を提供する。 画像とテキストの分類データセットに対する実証的な評価により, 提案手法は分類精度を維持しつつ, 変形した潜在空間はキャリブレーション, 対向ロバスト性, 分散シフトに対する堅牢性, サンプル効率などの分類器の他の望ましい特性を改善していることがわかった。

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