We show that the gradient estimates used in training Deep Gaussian Processes (DGPs) with importance-weighted variational inference are susceptible to signal-to-noise ratio (SNR) issues. Specifically, we show both theoretically and via an extensive empirical evaluation that the SNR of the gradient estimates for the latent variable's variational parameters decreases as the number of importance samples increases. As a result, these gradient estimates degrade to pure noise if the number of importance samples is too large. To address this pathology, we show how doubly reparameterized gradient estimators, originally proposed for training variational autoencoders, can be adapted to the DGP setting and that the resultant estimators completely remedy the SNR issue, thereby providing more reliable training. Finally, we demonstrate that our fix can lead to consistent improvements in the predictive performance of DGP models.


翻译:我们发现,在培训深海高斯进程(DGPs)时使用的梯度估计值具有重要加权变异推断值,很容易受到信号到噪音比率问题的影响。具体地说,我们从理论上和通过广泛的经验评价都表明,随着重要样品数量的增加,潜在变量变异参数梯度估计值的下降。结果,如果重要样品数量过大,这些梯度估计值会降解为纯噪音。为了应对这一病理,我们发现,最初建议用于培训变异自动计算器的梯度估计器,如何可以适应DGP设置,而由此产生的估计器完全纠正了变异系数问题,从而提供了更可靠的培训。最后,我们证明,我们的精确度可以导致DGP模型预测性能的一致改善。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月2日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
120+阅读 · 2020年11月20日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
166+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
10+阅读 · 2021年2月18日
Arxiv
4+阅读 · 2018年4月10日
Arxiv
3+阅读 · 2018年1月10日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员