贝叶斯深度学习中的先验选择研究
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更新于2024-07-06
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"On the Choice of Priors in Bayesian Deep Learning - Vincent Fortuin - 2021"
这篇博士论文《贝叶斯深度学习中的先验选择》由Vincent Fortuin撰写,于2021年出版。论文探讨了在贝叶斯深度学习框架下如何选择合适的先验概率分布,这是构建概率模型和进行不确定性量化的一个关键问题。在深度学习领域,尤其是当模型的复杂度增加时,理解和正确设定先验对于模型的性能和解释性至关重要。
贝叶斯深度学习是机器学习的一个分支,它结合了深度学习的强大功能和贝叶斯统计的方法。在传统的深度学习中,模型参数被视为固定值,而在贝叶斯深度学习中,这些参数被看作是随机变量,有其自身的概率分布。通过引入先验,我们可以编码对模型参数的先验知识或假设,这有助于防止过拟合,并提供对模型不确定性的估计。
论文可能涵盖了以下几个方面的内容:
1. **先验的选择与影响**:先验的选择直接影响到后验概率的计算和模型的预测结果。不同的先验分布(如均匀分布、高斯分布、拉普拉斯分布等)会对参数的估计产生不同影响,作者可能对比了各种先验的效果。
2. **模型的不确定性**:在深度学习中,模型的不确定性通常分为两种类型:参数不确定性(或数据不确定性)和结构不确定性(或模型不确定性)。先验的选择能帮助量化这两种不确定性,提高模型的稳健性。
3. **变分推理**:在实践中,贝叶斯深度学习常使用变分推理方法来近似后验分布,如变分自编码器(VAE)或马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)采样。论文可能会讨论如何根据先验选择适当的推断策略。
4. **应用案例**:作者可能通过实际的案例研究,比如图像分类、自然语言处理或其他领域的任务,来展示不同先验如何影响模型性能和不确定性估计。
5. **理论分析与实验验证**:论文可能包含了理论分析,证明了某些先验选择的优势,同时通过大量的实验来验证这些理论结果,以证明先验选择的重要性。
6. **评估指标**:在评估不同先验效果时,可能会使用诸如预测精度、校准误差、平均负对数似然(Negative Log-Likelihood, NLL)等指标。
7. **未来研究方向**:最后,作者可能提出了关于如何进一步改进先验选择的建议,以及这一领域的未来研究方向。
这篇博士论文对于理解贝叶斯深度学习中的先验选择及其影响,以及如何在实践中更有效地利用这些知识,提供了宝贵的理论和实践见解。
2018-09-13 上传
2019-01-09 上传
2023-05-23 上传
2023-05-15 上传
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2023-06-07 上传
2023-05-24 上传
2023-06-06 上传
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