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Rényi正则化流式变分推断缓解模式坍塌

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AI 综述

Exaucè Luweh Adjim Ngarti 等作者提出在基于归一化流的变分推断中加入 Rényi 散度正则项,鼓励近似后验覆盖先验支撑,以缓解贝叶斯模型校准中后验多峰导致的模式坍塌。在双参数孪生实验中,该正则化将近坍塌比例从 50% 降至 25%,连通双峰情形下流近似可覆盖两个模式。 作者同时指出,该方法改变了贝叶斯变分目标,在近似精度上引入权衡,并非模式坍塌的通用解法。

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10月28日
  1. arXiv cs.AI
    基于 Rényi 正则化流的变分推断用于贝叶斯校准

    研究提出在基于归一化流的变分推断中加入 Rényi 散度正则项,以缓解贝叶斯模型校准中后验多峰导致的模式坍塌。在双参数孪生实验中,该正则化将近坍塌比例从 50% 降至 25%,连通双峰情形下流近似可覆盖两个模式。但该方法改变了贝叶斯变分目标,在近似精度上引入权衡,并非模式坍塌的通用解法。

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