論文の概要: Flat Posterior Does Matter For Bayesian Model Averaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15664v2
• Date: Mon, 07 Oct 2024 12:52:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 18:00:07.430419
• Title: Flat Posterior Does Matter For Bayesian Model Averaging
• Title（参考訳）: 平らな後部座席は平均的なベイジアンモデルに重要な意味を持つ
• Authors: Sungjun Lim, Jeyoon Yeom, Sooyon Kim, Hoyoon Byun, Jinho Kang, Yohan Jung, Jiyoung Jung, Kyungwoo Song,
• Abstract要約: この研究では、BNNが平らさを捉えるのにしばしば苦労していることを実証的に示しています。 ニューラル・ダイバージェンス(英語版)を計算することによって平坦な後部を求める小説であるシャープネス・アウェア・ベイズモデル平均化(SA-BMA)を提案する。 本研究は,SA-BMAが数発の分類と分布シフトにおいて一般化性能を向上させる効果を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.371686185626162
• License:
• Abstract: Bayesian neural network (BNN) approximates the posterior distribution of model parameters and utilizes the posterior for prediction via Bayesian Model Averaging (BMA). The quality of the posterior approximation is critical for achieving accurate and robust predictions. It is known that flatness in the loss landscape is strongly associated with generalization performance, and it necessitates consideration to improve the quality of the posterior approximation. In this work, we empirically demonstrate that BNNs often struggle to capture the flatness. Moreover, we provide both experimental and theoretical evidence showing that BMA can be ineffective without ensuring flatness. To address this, we propose Sharpness-Aware Bayesian Model Averaging (SA-BMA), a novel optimizer that seeks flat posteriors by calculating divergence in the parameter space. SA-BMA aligns with the intrinsic nature of BNN and the generalized version of existing sharpness-aware optimizers for DNN. In addition, we suggest a Bayesian Transfer Learning scheme to efficiently leverage pre-trained DNN. We validate the efficacy of SA-BMA in enhancing generalization performance in few-shot classification and distribution shift by ensuring flat posterior.
• Abstract（参考訳）: ベイジアンニューラルネットワーク(BNN)はモデルパラメータの後方分布を近似し、ベイジアンモデル平均化(BMA)による予測を行う。 後部近似の品質は、正確で堅牢な予測を達成するために重要である。 ロスランドスケープの平坦性は一般化性能と強く関連していることが知られており, 後部近似の品質向上に留意する必要がある。 この研究では、BNNが平らさを捉えるのにしばしば苦労していることを実証的に示しています。 さらに,BMAが平坦性を確保することなく有効でないことを示す実験的および理論的証拠も提示する。 これを解決するために,パラメータ空間のばらつきを計算して平坦な後部を求める新しい最適化手法であるシャープネス・アウェアベイズモデル平均化(SA-BMA)を提案する。 SA-BMAは、BNNの本質的な性質と、既存のDNNのシャープネス対応オプティマイザの一般化バージョンとを一致させる。 さらに,事前学習したDNNを効率的に活用するためのベイズ移動学習手法を提案する。 平面後部を確実にすることで,数発の分類と分布シフトにおけるSA-BMAの一般化性能の向上効果を検証した。

関連論文リスト

• Flexible Bayesian Last Layer Models Using Implicit Priors and Diffusion Posterior Sampling [7.084307990641011]
  ベイズ最後の層重みの変分学習に拡散法と暗黙の先行法を組み合わせた新しい手法を提案する。 そこで本手法は,BLLモデルの表現能力を高めることを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T12:59:58Z)
• Calibrating Neural Simulation-Based Inference with Differentiable Coverage Probability [50.44439018155837]
  ニューラルモデルのトレーニング目的に直接キャリブレーション項を含めることを提案する。 古典的なキャリブレーション誤差の定式化を緩和することにより、エンドツーエンドのバックプロパゲーションを可能にする。 既存の計算パイプラインに直接適用でき、信頼性の高いブラックボックス後部推論が可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T10:20:45Z)
• Flat Seeking Bayesian Neural Networks [32.61417343756841]
  我々は、シャープネスを意識した後部における理論、ベイズ的設定、および変分推論アプローチを開発する。 具体的には、シャープネス認識後部から採取したモデルと、このシャープネス認識後部を推定する最適な近似後部モデルにより、平坦性が向上した。 我々は最先端のベイズニューラルネットワークによるシャープネス認識後部を応用して実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-06T11:40:44Z)
• Sample-Efficient Optimisation with Probabilistic Transformer Surrogates [66.98962321504085]
  本稿では,ベイズ最適化における最先端確率変換器の適用可能性について検討する。 トレーニング手順と損失定義から生じる2つの欠点を観察し、ブラックボックス最適化のプロキシとして直接デプロイすることを妨げる。 1)非一様分散点を前処理するBO調整トレーニング,2)予測性能を向上させるために最適な定常点をフィルタする新しい近似後正則整定器トレードオフ精度と入力感度を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T11:13:17Z)
• Posterior Refinement Improves Sample Efficiency in Bayesian Neural Networks [27.11052209129402]
  実験により、MC近似予測分布の鍵は、近似後部自体の品質であることが示された。 得られた後続近似は、ゴールド標準のフルバッチハミルトニアンモンテカルロでさえ競合することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-20T09:24:39Z)
• What Are Bayesian Neural Network Posteriors Really Like? [63.950151520585024]
  ハミルトニアンモンテカルロは、標準およびディープアンサンブルよりも大きな性能向上を達成できることを示す。 また,深部分布は標準SGLDとHMCに類似しており,標準変動推論に近いことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-29T15:38:46Z)
• Sampling-free Variational Inference for Neural Networks with Multiplicative Activation Noise [51.080620762639434]
  サンプリングフリー変動推論のための後方近似のより効率的なパラメータ化を提案する。 提案手法は,標準回帰問題に対する競合的な結果をもたらし,大規模画像分類タスクに適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-15T16:16:18Z)
• Unlabelled Data Improves Bayesian Uncertainty Calibration under Covariate Shift [100.52588638477862]
  後続正則化に基づく近似ベイズ推定法を開発した。 前立腺癌の予後モデルを世界規模で導入する上で,本手法の有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T13:50:19Z)
• Bayesian Neural Networks With Maximum Mean Discrepancy Regularization [13.97417198693205]
  画像分類タスクを含む複数のベンチマークにおいて,BNNの精度が向上することを示す。 また, ある予測に対する不確実性を推定するための新しい定式化を行い, 敵の攻撃に対してより堅牢な行動を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-02T14:54:48Z)
• Bayesian Deep Learning and a Probabilistic Perspective of Generalization [56.69671152009899]
  ディープアンサンブルはベイズ辺化を近似する有効なメカニズムであることを示す。 また,アトラクションの流域内での辺縁化により,予測分布をさらに改善する関連手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-20T15:13:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。