論文の概要: Walking on the Fiber: A Simple Geometric Approximation for Bayesian Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01500v1
• Date: Mon, 01 Dec 2025 10:24:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.80069
• Title: Walking on the Fiber: A Simple Geometric Approximation for Bayesian Neural Networks
• Title（参考訳）: ファイバーのウォーキング:ベイズニューラルネットワークの簡易幾何近似
• Authors: Alfredo Reichlin, Miguel Vasco, Danica Kragic,
• Abstract要約: 本研究では,後部探査のためのサンプリング手法を再検討する。 本稿では,パラメータ空間の変形を学習し,反復的手法を必要とせずに高速な後続サンプリングを可能にするモデルを提案する。 実験結果から,本手法は後方近似の競合性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.632351275859696
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bayesian Neural Networks provide a principled framework for uncertainty quantification by modeling the posterior distribution of network parameters. However, exact posterior inference is computationally intractable, and widely used approximations like the Laplace method struggle with scalability and posterior accuracy in modern deep networks. In this work, we revisit sampling techniques for posterior exploration, proposing a simple variation tailored to efficiently sample from the posterior in over-parameterized networks by leveraging the low-dimensional structure of loss minima. Building on this, we introduce a model that learns a deformation of the parameter space, enabling rapid posterior sampling without requiring iterative methods. Empirical results demonstrate that our approach achieves competitive posterior approximations with improved scalability compared to recent refinement techniques. These contributions provide a practical alternative for Bayesian inference in deep learning.
• Abstract（参考訳）: ベイズニューラルネットワークは、ネットワークパラメータの後方分布をモデル化し、不確実性定量化のための原則的なフレームワークを提供する。 しかし、正確な後部推論は計算可能であり、現代のディープネットワークではラプラス法のような近似がスケーラビリティと後部精度に苦戦している。 本研究では,損失最小値の低次元構造を利用して,過パラメータ化ネットワークの後方から効率的に試料を採取するための簡易なバリエーションを提案,後部探査のためのサンプリング手法を再検討する。 そこで本研究では,パラメータ空間の変形を学習し,反復的手法を必要とせずに高速な後部サンプリングを可能にするモデルを提案する。 提案手法は,最近の改良技術と比較して,拡張性の向上により,競争力のある後部近似を実現することを示す。 これらの貢献は、ディープラーニングにおけるベイズ推論の実践的な代替手段を提供する。

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