論文の概要: Revisiting the Equivalence of Bayesian Neural Networks and Gaussian Processes: On the Importance of Learning Activations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15777v2
• Date: Mon, 17 Feb 2025 17:11:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:06:15.971083
• Title: Revisiting the Equivalence of Bayesian Neural Networks and Gaussian Processes: On the Importance of Learning Activations
• Title（参考訳）: ベイズニューラルネットワークとガウス過程の等価性を再考する:学習活動の重要性について
• Authors: Marcin Sendera, Amin Sorkhei, Tomasz Kuśmierczyk,
• Abstract要約: トレーニング可能なアクティベーションは、広範囲なBNNに対するGP前の効果的なマッピングに不可欠であることを示す。 また、設計によるグローバルな定常性を確保するためのトレーニング可能な周期的アクティベーションも導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0468715529145969
• License:
• Abstract: Gaussian Processes (GPs) provide a convenient framework for specifying function-space priors, making them a natural choice for modeling uncertainty. In contrast, Bayesian Neural Networks (BNNs) offer greater scalability and extendability but lack the advantageous properties of GPs. This motivates the development of BNNs capable of replicating GP-like behavior. However, existing solutions are either limited to specific GP kernels or rely on heuristics. We demonstrate that trainable activations are crucial for effective mapping of GP priors to wide BNNs. Specifically, we leverage the closed-form 2-Wasserstein distance for efficient gradient-based optimization of reparameterized priors and activations. Beyond learned activations, we also introduce trainable periodic activations that ensure global stationarity by design, and functional priors conditioned on GP hyperparameters to allow efficient model selection. Empirically, our method consistently outperforms existing approaches or matches performance of the heuristic methods, while offering stronger theoretical foundations.
• Abstract（参考訳）: Gaussian Processs (GP) は関数空間の事前を定義するための便利なフレームワークを提供する。 対照的に、ベイジアンニューラルネットワーク(BNN)はスケーラビリティと拡張性を提供するが、GPの利点は欠いている。 これにより、GPライクな動作を複製できるBNNの開発が動機となる。 しかし、既存のソリューションは特定のGPカーネルに限定されるか、ヒューリスティックに依存している。 トレーニング可能なアクティベーションは、広範囲なBNNに対するGP前の効果的なマッピングに不可欠であることを示す。 具体的には、閉形式2-ワッサーシュタイン距離を利用して、再パラメータ化された事前およびアクティベーションの効率的な勾配に基づく最適化を行う。 学習したアクティベーション以外にも、設計によるグローバルな定常性を保証するトレーニング可能な周期的アクティベーションや、効率的なモデル選択を可能にするGPハイパーパラメータに条件付けられた機能的プリミティブも導入する。 経験的に,本手法は既存の手法よりも優れているか,あるいはヒューリスティック手法と一致し,理論的基礎が強固である。

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