論文の概要: Flat Posterior Does Matter For Bayesian Model Averaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15664v3
- Date: Mon, 21 Oct 2024 10:22:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-22 13:14:50.935431
- 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
- Scalable Bayesian Learning with posteriors [0.856335408411906]
ベイズ学習の汎用実装をホストするPyTorchライブラリであるPostorsを導入する。
実験によりベイズ近似の有効性を実証・比較し,寒冷後部効果と大規模言語モデルを用いた応用について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-31T18:00:12Z) - Entropy-MCMC: Sampling from Flat Basins with Ease [10.764160559530849]
我々は, シャープモードから解放された円滑な後円板に類似した定常分布である補助誘導変数を導入し, MCMC試料を平らな盆地に導出する。
この導出変数をモデルパラメータと統合することにより、計算オーバーヘッドを最小限に抑えた効率的なサンプリングを可能にする、単純なジョイント分布を作成する。
実験により,提案手法は後方の平らな盆地から試料を採取し,比較したベースラインを複数ベンチマークで比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-09T04:40:20Z) - Improving Transferability of Adversarial Examples via Bayesian Attacks [84.90830931076901]
モデル入力にベイズ定式化を組み込むことにより,モデル入力とモデルパラメータの共分散を可能にする新しい拡張を導入する。
提案手法は,トランスファーベース攻撃に対する新たな最先端技術を実現し,ImageNetとCIFAR-10の平均成功率をそれぞれ19.14%,2.08%向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-21T03:43:07Z) - Prediction-Oriented Bayesian Active Learning [51.426960808684655]
予測情報ゲイン(EPIG)は、パラメータではなく予測空間における情報ゲインを測定する。
EPIGは、さまざまなデータセットやモデルにわたるBALDと比較して、予測パフォーマンスが向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-17T10:59:57Z) - 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) - Variational Laplace Autoencoders [53.08170674326728]
変分オートエンコーダは、遅延変数の後部を近似するために、償却推論モデルを用いる。
完全分解ガウス仮定の限定的後部表現性に対処する新しい手法を提案する。
また、深部生成モデルのトレーニングのための変分ラプラスオートエンコーダ(VLAE)という一般的なフレームワークも提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-30T18:59:27Z) - Adversarial Bayesian Simulation [0.9137554315375922]
我々は,敵対的ネットワーク(GAN)と敵対的変動ベイズに基づく深いニューラル暗黙的サンプリング器を用いてベイズ近似計算(ABC)を橋渡しする。
我々は,逆最適化問題を解くことにより,後部を直接対象とするベイズ型GANを開発した。
本研究は, ニューラルネットワーク生成器と識別器において, 真と近似後部の典型的な総変動距離が0に収束することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-25T14:18:39Z) - 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) - 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) - 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。