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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15664v4
• Date: Wed, 12 Feb 2025 02:32:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:46:58.861676
• 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: 後部平坦性がBMA一般化にどのように影響するかを示す。 FP-BMA(Flat Posterior-aware Bayesian Model Averaging)を提案する。 その結果,FP-BMAは平坦な後部を捕捉し,一般化性能が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.371686185626162
• License:
• Abstract: Bayesian neural networks (BNNs) estimate the posterior distribution of model parameters and utilize posterior samples for Bayesian Model Aver- aging (BMA) in prediction. However, despite the crucial role of flatness in the loss landscape in improving the generalization of neural networks, its impact on BMA has been largely overlooked. In this work, we explore how posterior flatness influences BMA generalization and empirically demonstrate that (1) most approximate Bayesian inference methods fail to yield a flat posterior and (2) BMA predictions, without considering posterior flatness, are less effective at improving generalization. To address this, we propose Flat Posterior-aware Bayesian Model Averaging (FP-BMA), a novel training objective that explicitly encourages flat posteriors in a principled Bayesian manner. We also introduce a Flat Posterior-aware Bayesian Transfer Learning scheme that enhances generalization in downstream tasks. Empirically, we show that FP-BMA successfully captures flat posteriors, improving generalization performance.
• 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推定し、ベイジアンモデル平均老化(BMA)の後方サンプルを利用する。 しかしながら、ニューラルネットワークの一般化における損失景観の平坦性の重要な役割にもかかわらず、BMAへの影響はほとんど見過ごされてきている。 本研究では, 後部平坦性がBMA一般化にどのように影響するかを考察し, 1) ベイズ推定手法のほとんどが平坦な後部を生成できないこと,(2) 後部平坦性を考慮せずにBMA予測が一般化を改善する効果が低いことを実証的に示す。 これを解決するために,ベイズモデル平均化(FP-BMA)を提案する。 また、下流タスクの一般化を促進するフラットポストリア対応ベイズ変換学習スキームも導入する。 実験により,FP-BMAは平坦な後部を捕捉し,一般化性能が向上した。

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