論文の概要: Partially Stochastic Infinitely Deep Bayesian Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03495v1
• Date: Mon, 5 Feb 2024 20:15:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 18:01:18.881423
• Title: Partially Stochastic Infinitely Deep Bayesian Neural Networks
• Title（参考訳）: 部分的確率的無限大ベイズ型ニューラルネットワーク
• Authors: Sergio Calvo-Ordonez, Matthieu Meunier, Francesco Piatti, Yuantao Shi
• Abstract要約: 無限深層ニューラルネットワークの枠組みに部分性を統合する新しいアーキテクチャ群を提案する。 私たちの新しいアーキテクチャのクラスは、トレーニングや推論時の計算効率に関する制限を改善するために設計されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present Partially Stochastic Infinitely Deep Bayesian Neural Networks, a novel family of architectures that integrates partial stochasticity into the framework of infinitely deep neural networks. Our new class of architectures is designed to improve the limitations of existing architectures around computational efficiency at training and inference time. To do this, we leverage the advantages of partial stochasticity in the infinite-depth limit which include the benefits of full stochasticity e.g. robustness, uncertainty quantification, and memory efficiency, whilst improving their limitations around computational efficiency at training and inference time. We present a variety of architectural configurations, offering flexibility in network design including different methods for weight partition. We also provide mathematical guarantees on the expressivity of our models by establishing that our network family qualifies as Universal Conditional Distribution Approximators. Lastly, empirical evaluations across multiple tasks show that our proposed architectures achieve better downstream task performance and uncertainty quantification than their counterparts while being significantly more efficient.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,部分的確率性を無限大ニューラルネットワークの枠組みに統合する新しいアーキテクチャ群である,部分的確率的無限大ベイズ型ニューラルネットワークについて述べる。 新しいアーキテクチャのクラスは、トレーニングや推論時の計算効率に関する既存のアーキテクチャの制限を改善するように設計されています。 これを実現するために,我々は,頑健性,不確実性定量化,記憶効率といった完全確率性の利点を含む無限大極限における部分的確率性の利点を活用し,訓練や推論時の計算効率に関する限界を改善した。 我々は,重み分割の方法を含むネットワーク設計の柔軟性を提供する,さまざまなアーキテクチャ構成を提案する。 また,我々のネットワークファミリーがUniversal Conditional Distribution Approximatorに該当することを確立することにより,モデル表現性に関する数学的保証も提供する。 最後に,複数のタスクにまたがる経験的評価から,提案するアーキテクチャは,より効率的であると同時に,下流のタスク性能や不確実性も向上していることが示された。

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