On improving variational inference with low-variance multi-sample estimators
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it