首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

ETH Zurich博士重新审视深度学习先验

更糟糕是,先验错误肯定会破坏那些迫使首先使用推断特性。比如说,边际似然在先验错误指定下可能变得毫无意义,导致在使用模型选择次优模型。...甚至可以证明,当先验指定不正确,就泛化性能而言,PAC - 推断可以超过推断。 因此,批判性地反思深度学习模型中先验选择是必要。...神经网络是通过推断确定参数,并使用后验预测进行预测一种神经网络模型。近年来,由于它们不确定度校准特性,这些模型越来越受欢迎。...遵循先验错误指定考量,作者建议考虑 BNN 替代先验并在论文中回顾了在权重空间和函数空间中定义先验,还展示了如何将这些思想扩展到神经网络)合奏。...另一方面,精心选择先验可以提高性能,甚至可以实现新视角应用程序。幸运是,当下流行深度学习模型有多种替代先验选择,例如深度高斯过程、变分自编码器、神经网络

28410

神经网络毫无意义吗?Twitter、Reddit双战场辩论,火药味十足!

大致观点为: 1)只有当具有合理参数先验,我们才会去使用规则,但没有人知道先验对神经网络权重编码会是什么,那么为什么我们还要使用这种先验呢?...2、当前网络泛化能力不可知 在构建神经网络,大家共识是用比较简单概率先验,即假设参数服从独立高斯分布。...还有一点是计算问题也不容忽视,实际上如何推理q(F|D)进行计算可能是神经网络(具有先验泛化不可知)能够有合理效果关键因素。...神经网络只是一个神经网络,先验只是里面的一个超参数。Carles和Buckman认为当前在网络中加入不会带来任何好处,只有当能够找到一个好先验,并且能够验证推理准确性才能有所帮助。...3,对于通常会使用神经网络解决问题,好数量通常都会比不好数量更多。神经网络结构中就含有帮助带来更好泛化性归纳偏倚。神经网络函数“与泛化性无关”说法有点不负责任。

49820
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

BayesFlow:使用神经网络摊销工作流框架

BayesFlow: AMORTIZED BAYESIAN WORKFLOWS WITH NEURAL NETWORKS BayesFlow:使用神经网络摊销工作流程 https://arxiv.org...然而,尽管方法在理论上具有吸引力和实用性,但实际执行工作流程常常受到计算瓶颈限制:获取单个后验分布可能已经需要很长时间,以至于为了模型验证或校准而进行重复估计变得完全不可行。...在 BayesFlow 中实现摊销推断(ABI)使用户能够训练自定义神经网络以模拟模型,并重新使用这些网络进行任何后续模型应用。...., 2017)交互,以实现灵活潜在分布和各种联合先验。 3 相关软件 当非摊销推断过程不会造成计算瓶颈,近似计算(ABC)可能是一个合适工具。...Swyft 库专注于物理学和天文学中参数推断。Swyft 使用了一种特定基于模拟神经推断技术,即截断边际神经比率估计(Miller et al., 2021)。

15010

学界 | 提升DNN参数准确度:MILA提出超网络

近日,来自蒙特利尔 MILA、Element AI 和麦吉尔大学等机构学者共同提出了「超网络」,使用新方法提升了 DNN 参数准确性。...这涉及到估计统计模型参数并逼近未观察到随机变量后验分布(随机变量本身也可以是参数,例如在深度神经网络中)。...通常这些模型可以是多对一映射,并且在计算给定参数似然度需要对潜在噪声变量进行积分: ? 为了避免这个问题,我们使用了一个可逆 h 而允许在计算 q(θ) 使用简单换元公式: ?...在本论文中,我们提出了超网络:一种在神经网络中做近似推理框架。超网络 h 是一个学习变换简单噪声分布神经网络,将 ?...与深度学习大多数方法相反,超网络可以表示复杂多峰近似后验(multimodal approximate posterior)与参数之间相关性,同时轻松实现独立同分布(i.i.d.)

95280

演讲 | 技术讲解概率机器学习——深度学习革命之后AI道路

在 ML 中,法则会告诉我们如何更新对未知世界或假设(hypothesis)知识与信念,且更新假设或信念信息从我们已知观察或数据(data)中获取。...但我们应该同时解决结构上不确定性,例如神经网络层级结构或层级数等。目前结构上不确定性比较难解决,但参数不确定性要好解决地多。...如果从角度观察该神经网络,那么先验概率 P(θ|α) 就是说在没有观察到数据之前,给定某些超参数α下神经网络参数θ可能是什么。...如下 Zoubin 表示深度学习可以以多种方式实现,它们关键计算问题是在参数上做推断,并在给定神经网络数据情况下构建所有参数概率分布。 ?...在上图中,神经网络尝试在给定数据情况下拟合一些参数,而当没有数据点时候,神经网络那种点估计会出现很大误差,因此神经网络一般在这种情况下能做得更好。

61740

终结谷歌每小时20美元AutoML!开源AutoKeras了解下

优化已被广泛用于基于观察有限数据寻找函数最优值过程。它经常被用于寻找黑箱函数最优点,其中函数观察值很难获取。...为基于网络态射神经架构搜索设计优化方法是很困难,因为存在如下挑战:首先,其潜在高斯过程(GP)在传统上是用于欧氏空间,为了用观察数据更新优化,潜在高斯过程将使用搜索到架构和它们性能来训练...然而,神经网络架构并不位于欧氏空间,并且很难参数化为固定长度向量。 其次,采集函数需要进行优化以生成下一个架构用于优化。...本论文中提出了一种新颖框架,它引入了神经网络核函数和树架构采集函数最优化方法,并允许使用优化为高效神经架构搜索引导网络态射。通过使用优化选择网络态射操作,搜索空间探索会更加高效。...由于架构包含层级数和参数数量并不确定,因此向量化所有神经架构是不切实际。此外,因为高斯过程是一种核方法,所以研究人员使用神经网络核函数以解决 NAS 搜索空间问题,而不是直接向量化神经架构。

94220

神经网络没有意义?OpenAI科学家何出此言?

该用语来源于这一事实:随机变量 A 具备原始(先验)分布,使用观测到 b 值可提供更新分布(后验)。 我们来想一下如何使用框架解决分类问题。...其次,标准叙事几乎总是发生在参数不足(underparameterized)情况下,即数据集∣D∣规模至少与模型参数量一样。但是当我们使用神经网络,实际设置显然并非如此。...增加神经模型规模总能帮助提升性能,因此我们总想使用参数化机制。在思考深度学习,我们需要仔细考虑该差异含义。...神经网络不需要集中 用神经网络参数为θ)拟合数据集 D 常会导致这一常见情形,D 包含真值函数 f^∗ 生成输入-输出对。...在标准叙事中,高估不确定性不影响大局,因为这不过说明我们需要添加一点数据让后验集中。但涉及过参数化机制,「一点数据」就没用了。让后验集中所需数据量非常庞大。

64710

多所知名高校合著综述论文、Nature新子刊创刊首发,这是你常听到统计与建模

首先确定先验分布,先验选择通常被视为研究者在实现模型要做一个更重要选择,因为它对最终结果影响巨大。要实现合适先验,需要用到先验预测检验流程。...先验预测检验有助于避免模型错误指定(参见下图 3),例如对比错误地用精度替代方差先验预测分布(图 3a)和基于正确超参数分布(图 3b)。...模型构建是一个迭代过程,任何模型都可以看做是一个占位符,可以在面对新数据或对现有数据拟合不足进行改进,也可以仅通过模型改进( model refinement)过程来实现。...表 1:基于 MCMC 和不基于 MCMC 采样技术概览。 下图展示了在博士延毕示例中使用 MCMC 方法后验估计情况: ? 此外,实现分析有很多标准计算包,参见下表 2: ?...尽管将方法应用于神经网络学习已经出现数十年了,但要想理解先验如何转换为特定函数特性,我们仍需要进一步研究涉及复杂网络结构现代深度学习模型先验指定。

37210

深度学习模型优化

但是,如果你愿意花费时间和精力,那么通过使用优化,你模型效果将大大提升。 优化 与我们迄今为止看到其他方法不同,优化使用了算法先前迭代知识。...使用网格搜索和随机搜索,每个超参数猜测都是独立。但是,使用方法,每次我们选择并尝试不同参数,表现都在一点点提升。...(如果我告诉了你,深度学习不过是而已) 参数调整背后想法历史悠久且细节丰富。所以为了避免太多坑,我会在这里给你一个要点。但如果你感兴趣,一定要仔细阅读高斯过程和优化。...但是,你也可以使用这些新信息重新一次又一次地重做整个优化过程。你可以想跑多少次这一循环就跑多少次,但还是要谨慎行事。你实际上在“跑钱”。你不要忘了AWS又不是免费。...在训练神经网络还有许多其他因素需要考虑,例如你将如何预处理数据,定义模型,你还需要真的搞定足够跑这一整个流程计算力。 Nanonets提供易于使用API来训练和部署自定义深度学习模型。

60320

如何优化深度学习模型

但是,如果你愿意花费时间和精力,那么通过使用优化,你模型效果将大大提升。 优化 与我们迄今为止看到其他方法不同,优化使用了算法先前迭代知识。...使用网格搜索和随机搜索,每个超参数猜测都是独立。但是,使用方法,每次我们选择并尝试不同参数,表现都在一点点提升。 ?...(如果我告诉了你,深度学习不过是而已) 参数调整背后想法历史悠久且细节丰富。所以为了避免太多坑,我会在这里给你一个要点。但如果你感兴趣,一定要仔细阅读高斯过程和优化。...在利用两个数据点迭代七次之后高斯过程。 使用这些“最佳”超参数神经网络上进行训练,你应该会看到一些改进。但是,你也可以使用这些新信息重新一次又一次地重做整个优化过程。...在训练神经网络还有许多其他因素需要考虑,例如你将如何预处理数据,定义模型,你还需要真的搞定足够跑这一整个流程计算力。 Nanonets提供易于使用API来训练和部署自定义深度学习模型。

45620

神经网络(系列):第二篇

这是卷积网络系列八篇中第二篇文章。 如需查看第一篇文章,请点击:神经网络(系列)第一篇 让我们将神经网络分解成神经网络来开始。...神经网络方法提供了反向传播方法缺点,方法自然地解释了参数估计中不确定性,并且可以将这种不确定性加入到预测中。 此外,对参数值取均值而不是仅选择单点估计值使得模型对过拟合具有鲁棒性。...过去已经提出了几种用于神经网络学习方法:拉普拉近似,MC丢失和变分推理。 我们使用反向传播来完成工作,接下来进行说明。...通常,对神经网络权重精确推断是难以处理,因为参数数量非常大,并且神经网络函数形式不适合精确积分。 相反,我们采用变分近似而不是蒙特卡罗方法来找到似然后验分布。...我们将在接下来博客中学习使用变分推理方法卷积神经网络。 我们在卷积中使用两个操作(更多细节在即将发布博客中或在此处阅读),因此与基于CNN点估计相比,卷积神经网络参数数量翻倍。

83120

GMIS 2017 | 清华大学朱军详解珠算:深度学习GPU库(附视频)

但是,与传统网络不通,我们是深度融合了方法和深度神经网络优点,因此,我们网络有两类节点:随机节点和确定性节点。...剩下事情,就是使用梯度下降进行迭代,就像我们实现深度神经网络一样,不断地使用随机梯度下降进行迭代而达到优化,这是典型变分推断实现。 ?...如果大家熟悉深度神经网络过程的话,基本上我们对这种神经网络可以完全对等地去实现深度学习怎么用? ? 深度学习在什么地方可以用?我给大家看一些例子。...实际上,最近有一些工作显示使用推理可以让深度神经网络变得更鲁棒,比如:剑桥做一个工作,这是我们复现出来在一个数据集上比较。这个测试数据集有一半是攻击样本、一半是正常样本。...我们在上面也开发了很多当前最佳模型,包括经典 logistic 回归、最新神经网络、变分自编码器、GAN、主题模型 等等,我们自己也在不断做一些新模型。

88380

如何优化深度学习模型

但是,如果你愿意花费时间和精力,那么通过使用优化,你模型效果将大大提升。 优化 与我们迄今为止看到其他方法不同,优化使用了算法先前迭代知识。...使用网格搜索和随机搜索,每个超参数猜测都是独立。但是,使用方法,每次我们选择并尝试不同参数,表现都在一点点提升。...(如果我告诉了你,深度学习不过是而已) 参数调整背后想法历史悠久且细节丰富。所以为了避免太多坑,我会在这里给你一个要点。但如果你感兴趣,一定要仔细阅读高斯过程和优化。...但是,你也可以使用这些新信息重新一次又一次地重做整个优化过程。你可以想跑多少次这一循环就跑多少次,但还是要谨慎行事。你实际上在“跑钱”。你不要忘了AWS又不是免费。...在训练神经网络还有许多其他因素需要考虑,例如你将如何预处理数据,定义模型,你还需要真的搞定足够跑这一整个流程计算力。 Nanonets提供易于使用API来训练和部署自定义深度学习模型。

64130

神经架构搜索研究指南,只看这一篇就够了

Auto-Keras:高效神经结构搜索系统 (2018:Auto-Keras: An Efficient Neural Architecture Search System) 本文提出了一个框架,使用优化引导网络形变...来源:https://arxiv.org/pdf/1806.10282.pdf 利用优化来指导网络形态第二个挑战是获取函数优化。这些方法不适用于网络形态树结构搜索。...通过优化树结构空间获取函数,解决了这一难题。置信度上界 (UCB) 被选择作为获取函数。 该体系结构搜索模块是包含优化器和高斯过程模块。...) 这篇论文提出了一种基于高斯过程 (优化,即 BO) 神经结构搜索框架 NASBOT。...他们还开发了一个 BO 框架来优化神经网络结构上函数,称为 NASBOT(使用优化和最优传输神经结构搜索)。

74910

DeepMind优化调参AlphaGo,自弈胜率大涨16.5%

研究人员使用优化作为自动调参解决方案,效果明显,自对弈测试中胜率从50%提高至66.5%,这下人类更没法下了。 在AlphaGo开发过程中,它许多超参数都经过多次优化调整。...图1:在前6次迭代中使用高斯过程(GP)和预期改进获取(EI)函数优化一维化表示。上图所示为GP均值(蓝色)和真正未知函数(红色)。在查询点附近,不确定性降低。...下图为EI采集函数及其建议下一个查询点。 在应用优化之前,我们尝试使用网格搜索来调整AlphaGo参数。...优化在早期TPU实现中产生了更大幅度Elo分数提升 任务4:开发并调整动态混合比例公式 早期版本AlphaGo使用快速输出值和网络输出值评估之间恒定混合比,无论对局阶段和搜索时间如何变化...未来:继续开发具有MCTSAI对弈智能体 优化为AlphaGo参数调节提供了一种自动化解决方案。因为传统手动调参耗时过长,不具备实现可能。

86310

A Theory of Learning to Infer :有限资源下不合理合理性

关键词:摊销,基本利率忽略,推断,稳健性 在本文中,我们开发了一类新理性过程模型,它解释了推理错误上下文敏感性。具体来说,我们建议人们学会推断。...精确推断几乎总是不可能。学习推理指的是一种特定近似推理方案,使用模式识别系统(例如神经网络,但它也可以是范例概括模型)来发现和利用假设给定数据条件分布中模式(后验)。...语义依赖产生了一种信念偏差,其中当要求人们对可信概率信息做出判断,与不可信信息相比,人们更准确,即使当句法需求(即,规则)相等。...我们使用神经网络函数逼近器实现了该理论特定版本(学习推理模型),其中计算瓶颈对应于隐藏层中节点数量。我们对神经网络函数逼近器选择是由概率生成模型和神经网络优势之间自然互补性推动。...例如,我们展示了它如何解释概率推理中信念偏差,即当给定概率与他们现实世界知识一致,人们更接近规范(Cohen et al.,2017).根据该模型,信念偏差产生是因为函数逼近器必须对查询空间中未经训练区域后验进行预测

30620

Hinton高徒 Yee Whye Teh 《深度学习与深度学习》

高徒 Yee Whye Teh(郑宇怀)发表了题为《Bayesian Deep Learning and Deep Bayesian Learning》(深度学习与深度学习)报告。...获得多伦多大学博士学位,郑怀宇在美国加州大学伯克利分校和新加坡国立大学从事博士后工作,研究方向是机器学习和计算统计学,特别是图形模型、参数和表征学习。...这篇文章解决了什么问题呢? 我们知道,在一定程度内,中间隐藏层越多,网络能解决问题就越复杂。然而,没有人知道怎么训练多层神经网络(也即深度神经网络),因此深度神经网络一直无人问津。...这篇文章让人们开始注意深度网络,进而注意到深度学习,开启了新时代,所以 Hassabis 将其称为“革命”。 ▌摘要 概率论和推理可以说是我们理解机器学习主要理论支柱之一。...Bayesian Deep Learning and Deep Bayesian Learning 深度学习与深度学习 ▌视频 附上本次报告视频 ▌ppt Yee Whye Teh

2.3K90

神经网络(系列)第一篇

如果我们通过对模型进行正则化可以解决决策置信度过高并且防止模型过拟合,那么问题仍然存在:为什么我们需要神经网络?...即使是一个数量非常少参数集,利用神经网络进行推断后验估计也是一个非常困难任务。通常使用模型后验近似值,变分推理是一种流行方法。...例如, Blundell et al. (2015),使用神经网络后验近似的高斯分布,并且模型参数数量加倍,但报告与使用丢弃部分节点传统方法有着相同预测性能。...然而,在这个系列中,我们将专注于使用BackpropBayes方法构建CNN。关于神经网络权重精确推断是难以处理,因为参数数量非常大,并且神经网络功能形式不适合精确积分。...我们将估计神经网络任意和认知不确定性。更进一步,我们将凭经验证明不确定性如何降低,使得网络做出决策随着训练准确性提高而变得置信度更高。

1.5K30

DeepMind 推出 RNN,语言建模和图说生成超越传统 RNN

这种技术并不仅限于循环神经网络(RNN),还可以更广泛地应用于训练神经网络。...我们还经验性地演示了 RNN 在语言建模基准和生成图说任务上优于传统 RNN,以及通过使用不同训练方案,这些方法如何改进我们模型。...在这项工作中,我们将通过将方法用于训练,考察如何在 RNN 中增加不确定性和正则化。 ? 方法为 RNN 提供了另一种表达不确定性方法(通过参数)。...同时,使用一个先验(prior)将各种参数整合,使许多模型在训练期间平均化,使网络实现正则化效果。...将变分推理应用于神经网络,这为高斯后验(Gaussian posterior)典型假设提供了更灵活形式,减小了方差(variance)。这种技术可以在其他变分贝模型中更广泛地应用。

1.3K60

matlab使用优化深度学习:卷积神经网络CNN

p=7954 此示例说明如何优化应用于深度学习,以及如何为卷积神经网络找到最佳网络超参数和训练选项。 要训练深度神经网络,必须指定神经网络架构以及训练算法选项。...选择和调整这些超参数可能很困难并且需要时间。优化是一种非常适合用于优化分类和回归模型参数算法。 准备数据 下载CIFAR-10数据集[1]。...选择要使用优化进行优化变量,并指定要搜索范围。...使用训练和验证数据作为输入,为优化器创建目标函数。...为了充分利用优化功能,您应该至少执行30个目标函数评估。 每个网络完成训练后,bayesopt将结果输出到命令窗口。

2K10
领券