論文の概要: On Feynman--Kac training of partial Bayesian neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19608v1
- Date: Mon, 30 Oct 2023 15:03:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-01 19:42:39.415484
- Title: On Feynman--Kac training of partial Bayesian neural networks
- Title（参考訳）: 部分ベイズニューラルネットワークのFeynman-Kacトレーニングについて
- Authors: Zheng Zhao and Sebastian Mair and Thomas B. Sch\"on and Jens Sj\"olund
- Abstract要約: 部分ベイズニューラルネットワーク(pBNN)は、完全なベイズニューラルネットワークと競合することが示されている。
本稿では,Feynman-Kacモデルのシミュレーションとして,pBNNのトレーニングを定式化した効率的なサンプリングベーストレーニング戦略を提案する。
提案手法は, 予測性能において, 提案手法が技術状況より優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6474447977095783
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, partial Bayesian neural networks (pBNNs), which only consider a
subset of the parameters to be stochastic, were shown to perform competitively
with full Bayesian neural networks. However, pBNNs are often multi-modal in the
latent-variable space and thus challenging to approximate with parametric
models. To address this problem, we propose an efficient sampling-based
training strategy, wherein the training of a pBNN is formulated as simulating a
Feynman--Kac model. We then describe variations of sequential Monte Carlo
samplers that allow us to simultaneously estimate the parameters and the latent
posterior distribution of this model at a tractable computational cost. We show
on various synthetic and real-world datasets that our proposed training scheme
outperforms the state of the art in terms of predictive performance.
- Abstract（参考訳）: 近年,パラメータのサブセットのみを確率的と考える部分ベイズニューラルネットワーク (pbnns) が,完全なベイズニューラルネットワークと競合することが示された。
しかし、pBNNはしばしば潜在変数空間において多重モードであり、パラメトリックモデルに近似することは困難である。
そこで本研究では,Feynman-Kacモデルのシミュレーションとして,pBNNのトレーニングを定式化した,効率的なサンプリングベーストレーニング戦略を提案する。
次に,このモデルのパラメータと潜在後続分布を同時に計算可能な計算コストで推定できる逐次モンテカルロサンプリングの変種について述べる。
我々は,様々な合成データと実世界のデータセットについて,提案手法が予測性能の面での最先端を上回っていることを示す。
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