論文の概要: Variational Bayesian Pseudo-Coreset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.21143v1
• Date: Fri, 28 Feb 2025 15:26:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:41:14.068787
• Title: Variational Bayesian Pseudo-Coreset
• Title（参考訳）: 変分ベイズ擬似コアセット
• Authors: Hyungi Lee, Seungyoo Lee, Juho Lee,
• Abstract要約: 擬似コアセット(データ全体を模倣する小さな学習可能なデータセット)が提案されている。 本稿では,変分推論を用いて後方分布を効率的に近似する新しい手法である変分ベイズ擬似コアセット(VBPC)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.400596021890863
• License:
• Abstract: The success of deep learning requires large datasets and extensive training, which can create significant computational challenges. To address these challenges, pseudo-coresets, small learnable datasets that mimic the entire data, have been proposed. Bayesian Neural Networks, which offer predictive uncertainty and probabilistic interpretation for deep neural networks, also face issues with large-scale datasets due to their high-dimensional parameter space. Prior works on Bayesian Pseudo-Coresets (BPC) attempt to reduce the computational load for computing weight posterior distribution by a small number of pseudo-coresets but suffer from memory inefficiency during BPC training and sub-optimal results. To overcome these limitations, we propose Variational Bayesian Pseudo-Coreset (VBPC), a novel approach that utilizes variational inference to efficiently approximate the posterior distribution, reducing memory usage and computational costs while improving performance across benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの成功には、大規模なデータセットと広範なトレーニングが必要だ。 これらの課題に対処するために、データ全体を模倣する小さな学習可能なデータセットである擬似コアセットが提案されている。 深層ニューラルネットワークに対する予測の不確実性と確率論的解釈を提供するベイズニューラルネットワークも、その高次元パラメータ空間のために大規模なデータセットの問題に直面している。 ベイズ Pseudo-Coresets (BPC) の以前の研究は、少量の擬似コアセットによる重み付け後分布の計算負荷を削減しようとしたが、BPCトレーニングや準最適結果の際のメモリ不足に悩まされた。 これらの制約を克服するため,変分ベイズ型擬似コアセット (VBPC) を提案する。これは,変分推論を用いて後方分布を効率よく近似し,メモリ使用量や計算コストを削減し,ベンチマークデータセットのパフォーマンスを向上する手法である。

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