論文の概要: VIKING: Deep variational inference with stochastic projections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23684v1
• Date: Mon, 27 Oct 2025 15:38:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 15:35:36.345172
• Title: VIKING: Deep variational inference with stochastic projections
• Title（参考訳）: VIKING:確率射影による深部変分推論
• Authors: Samuel G. Fadel, Hrittik Roy, Nicholas Krämer, Yevgen Zainchkovskyy, Stas Syrota, Alejandro Valverde Mahou, Carl Henrik Ek, Søren Hauberg,
• Abstract要約: 変分平均場近似は、現代の過度にパラメータ化されたディープニューラルネットワークと競合する傾向がある。 パラメータ空間の2つの独立線型部分空間を考える単純な変分族を提案する。 これにより、オーバーパラメトリゼーションを反映した、完全に相関した近似後部を構築することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.946143517489496
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Variational mean field approximations tend to struggle with contemporary overparametrized deep neural networks. Where a Bayesian treatment is usually associated with high-quality predictions and uncertainties, the practical reality has been the opposite, with unstable training, poor predictive power, and subpar calibration. Building upon recent work on reparametrizations of neural networks, we propose a simple variational family that considers two independent linear subspaces of the parameter space. These represent functional changes inside and outside the support of training data. This allows us to build a fully-correlated approximate posterior reflecting the overparametrization that tunes easy-to-interpret hyperparameters. We develop scalable numerical routines that maximize the associated evidence lower bound (ELBO) and sample from the approximate posterior. Empirically, we observe state-of-the-art performance across tasks, models, and datasets compared to a wide array of baseline methods. Our results show that approximate Bayesian inference applied to deep neural networks is far from a lost cause when constructing inference mechanisms that reflect the geometry of reparametrizations.
• Abstract（参考訳）: 変分平均場近似は、現代の過度にパラメータ化されたディープニューラルネットワークと競合する傾向がある。 ベイズ処理は通常、高品質な予測と不確実性と関連づけられるが、現実的な現実は、不安定な訓練、予測力の低下、およびサブパーキャリブレーションと反対である。 ニューラルネットワークの再パラメータ化に関する最近の研究に基づいて、パラメータ空間の2つの独立線型部分空間を考慮した単純な変分族を提案する。 これらはトレーニングデータのサポートの内外における機能的な変更を表している。 これにより、容易に解釈可能なハイパーパラメータをチューニングするオーバーパラメトリゼーションを反映した、完全に相関した近似後部を構築できる。 我々は, 近似後部から, 関連するエビデンス・ローバウンド(ELBO)とサンプルを最大化するスケーラブルな数値ルーチンを開発する。 経験的に,タスク,モデル,データセット間の最先端のパフォーマンスを,幅広いベースライン手法と比較して観察する。 この結果から,再パラメータ化の幾何学を反映した推論機構を構築する場合,深部ニューラルネットワークに近似したベイズ推定が失われる原因には程遠いことが示唆された。

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