On improving variational inference with low-variance multi-sample estimators
Notice bibliographique
Résumé
Les progrès de l’inférence variationnelle, tels que l’approche de variational autoencoder (VI) (Kingma and Welling (2013), Rezende et al. (2014)) et ses nombreuses modifications, se sont avérés très efficaces pour l’apprentissage des représentations latentes de données. Importance-weighted variational inference (IWVI) par Burda et al. (2015) améliore l’inférence variationnelle en utilisant plusieurs échantillons indépendants et répartis de manière identique pour obtenir des limites inférieures variationnelles plus strictes. Des articles récents tels que l’approche de hierarchical importance-weighted autoencoders (HIWVI) par Huang et al. (2019) et la modélisation de la distribution conjointe par Klys et al. (2018) démontrent l’idée de modéliser une distribution conjointe sur des échantillons pour améliorer encore l’IWVI en le rendant efficace pour l’échantillon. L’idée sous-jacente de ce mémoire est de relier les propriétés statistiques des estimateurs au resserrement des limites variationnelles. Pour ce faire, nous démontrons d’abord une borne supérieure sur l’écart variationnel en termes de variance des estimateurs sous certaines conditions. Nous prouvons que l’écart variationnel peut être fait disparaître au taux de O(1/n) pour une grande famille d’approches d’inférence variationelle. Sur la base de ces résultats, nous proposons l’approche de Conditional-IWVI (CIWVI), qui modélise explicitement l’échantillonnage séquentiel et conditionnel de variables latentes pour effectuer importance-weighted variational inference, et une approche connexe de Antithetic-IWVI (AIWVI) par Klys et al. (2018). Nos expériences sur les jeux de données d’analyse comparative, tels que MNIST (LeCun et al. (2010)) et OMNIGLOT (Lake et al. (2015)), démontrent que nos approches fonctionnent soit de manière compétitive, soit meilleures que les références IWVI et HIWVI en tant que le nombre d’échantillons augmente. De plus, nous démontrons que les résultats sont conformes aux propriétés théoriques que nous avons prouvées. En conclusion, nos travaux fournissent une perspective sur le taux d’amélioration de l’inference variationelle avec le nombre d’échantillons utilisés et l’utilité de modéliser la distribution conjointe sur des représentations latentes pour l’efficacité de l’échantillon.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».