論文の概要: Variational bagging: a robust approach for Bayesian uncertainty quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.20594v1
• Date: Tue, 25 Nov 2025 18:24:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-26 17:37:04.609739
• Title: Variational bagging: a robust approach for Bayesian uncertainty quantification
• Title（参考訳）: 変分バッグング:ベイズの不確実性定量化のための頑健なアプローチ
• Authors: Shitao Fan, Ilsang Ohn, David Dunson, Lizhen Lin,
• Abstract要約: 本稿では,バラエティベイズとバッギング手法を統合した変分バッギング手法を提案する。 一般モデルに対する後部収縮率を含む強力な理論的保証を確立する。 我々は、パラメトリックモデル、有限混合モデル、ディープニューラルネットワーク、変分オートエンコーダ(VAE)への応用を通して、我々の変分バッグング法を数値的研究で説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1932150827796675
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational Bayes methods are popular due to their computational efficiency and adaptability to diverse applications. In specifying the variational family, mean-field classes are commonly used, which enables efficient algorithms such as coordinate ascent variational inference (CAVI) but fails to capture parameter dependence and typically underestimates uncertainty. In this work, we introduce a variational bagging approach that integrates a bagging procedure with variational Bayes, resulting in a bagged variational posterior for improved inference. We establish strong theoretical guarantees, including posterior contraction rates for general models and a Bernstein-von Mises (BVM) type theorem that ensures valid uncertainty quantification. Notably, our results show that even when using a mean-field variational family, our approach can recover off-diagonal elements of the limiting covariance structure and provide proper uncertainty quantification. In addition, variational bagging is robust to model misspecification, with covariance structures matching those of the target covariance. We illustrate our variational bagging method in numerical studies through applications to parametric models, finite mixture models, deep neural networks, and variational autoencoders (VAEs).
• Abstract（参考訳）: 変分ベイズ法は、計算効率と多様な応用への適応性から人気がある。 変分族を指定する際には、平均場クラスが一般的に用いられ、CAVI (Cooror Ascent variational Inference) のような効率的なアルゴリズムが可能であるが、パラメータ依存を捉えることができず、通常は不確実性を過小評価する。 本研究では,バラエティベイズとバッギング手順を統合したバラエティバッギング手法を導入し,バッギング後部をバッギングすることで推論を改善する手法を提案する。 一般モデルに対する後続の収縮率や、妥当な不確実性定量化を保証するベルンシュタイン・ヴォン・ミス(BVM)型定理など、強い理論的保証を確立する。 特に, 平均場変分族を用いても, 限界共分散構造の対角外要素を復元し, 適切な不確かさの定量化が可能であることを示す。 さらに、変分バッグングは、対象の共分散のものと一致する共分散構造を伴って、モデルの誤特定に対して堅牢である。 本稿では, パラメータモデル, 有限混合モデル, ディープニューラルネットワーク, 変分オートエンコーダ(VAE)への応用を通して, 数値解析における変分バッグング法について述べる。

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