如何解决使用tenssorflow实现贝叶斯神经网络时的获取参数错误 - 腾讯云开发者社区

更糟糕的是，先验的错误肯定会破坏那些迫使首先使用贝叶斯推断的特性。比如说，边际似然在先验的错误指定下可能变得毫无意义，导致在使用贝叶斯模型时选择次优模型。...甚至可以证明，当先验的指定不正确时，就泛化性能而言，PAC - 贝叶斯推断可以超过贝叶斯推断。因此，批判性地反思贝叶斯深度学习模型中的先验选择是必要的。...贝叶斯神经网络是通过贝叶斯推断确定参数，并使用后验预测进行预测的一种神经网络模型。近年来，由于它们的不确定度校准特性，这些模型越来越受欢迎。...遵循先验错误指定的考量，作者建议考虑 BNN 的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的先验，还展示了如何将这些思想扩展到神经网络的（贝叶斯）合奏。...另一方面，精心选择的先验可以提高性能，甚至可以实现新视角的应用程序。幸运的是，当下流行的贝叶斯深度学习模型有多种替代的先验选择，例如深度高斯过程、变分自编码器、贝叶斯神经网络。

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贝叶斯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）只有当具有合理的参数先验时，我们才会去使用贝叶斯规则，但没有人知道先验对神经网络权重的编码会是什么，那么为什么我们还要使用这种先验呢？...2、当前贝叶斯网络的泛化能力不可知在构建贝叶斯神经网络时，大家的共识是用比较简单的概率先验，即假设参数服从独立的高斯分布。...还有一点是计算问题也不容忽视，实际上如何对贝叶斯推理q(F|D)进行计算可能是贝叶斯神经网络（具有先验泛化不可知）能够有合理效果的关键因素。...贝叶斯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贝叶斯不会带来任何好处，只有当能够找到一个好的先验，并且能够验证推理的准确性才能有所帮助。...3，对于通常会使用神经网络来解决的问题，好的解的数量通常都会比不好的解的数量更多。神经网络的结构中就含有帮助带来更好的泛化性的归纳偏倚。神经网络函数“与泛化性无关”的说法有点不负责任。

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学界 | 提升DNN参数准确度：MILA提出贝叶斯超网络

近日，来自蒙特利尔 MILA、Element AI 和麦吉尔大学等机构的学者共同提出了「贝叶斯超网络」，使用新方法提升了 DNN 参数的准确性。...这涉及到估计统计模型的参数并逼近未观察到随机变量的后验分布（随机变量本身也可以是参数，例如在贝叶斯深度神经网络中）。...通常这些模型可以是多对一映射，并且在计算给定参数值的似然度时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的 h 而允许在计算 q(θ) 时使用简单的换元公式： ?...在本论文中，我们提出了贝叶斯超网络：一种在神经网络中做近似贝叶斯推理的框架。贝叶斯超网络 h 是一个学习变换简单噪声分布的神经网络，将 ?...与贝叶斯深度学习的大多数方法相反，贝叶斯超网络可以表示复杂的多峰近似后验（multimodal approximate posterior）与参数之间的相关性，同时轻松实现独立同分布（i.i.d.）的

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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，贝叶斯法则会告诉我们如何更新对未知世界或假设（hypothesis）的知识与信念，且更新假设或信念的信息从我们已知的观察或数据（data）中获取。...但我们应该同时解决结构上的不确定性，例如神经网络层级的结构或层级数等。目前结构上的不确定性比较难解决，但参数上的不确定性要好解决地多。...如果从贝叶斯的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 表示贝叶斯深度学习可以以多种方式实现，它们的关键计算问题是在参数上做贝叶斯推断，并在给定神经网络数据的情况下构建所有参数的概率分布。 ?...在上图中，神经网络尝试在给定数据的情况下拟合一些参数，而当没有数据点的时候，神经网络那种点估计会出现很大的误差，因此贝叶斯神经网络一般在这种情况下能做得更好。

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BayesFlow：使用神经网络的摊销贝叶斯工作流框架

BayesFlow: AMORTIZED BAYESIAN WORKFLOWS WITH NEURAL NETWORKS BayesFlow：使用神经网络的摊销贝叶斯工作流程 https://arxiv.org...然而，尽管贝叶斯方法在理论上具有吸引力和实用性，但实际执行贝叶斯工作流程常常受到计算瓶颈的限制：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的重复估计变得完全不可行。...在 BayesFlow 中实现的摊销贝叶斯推断（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的模型应用。...., 2017）交互，以实现灵活的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时，近似贝叶斯计算（ABC）可能是一个合适的工具。...Swyft 库专注于物理学和天文学中的贝叶斯参数推断。Swyft 使用了一种特定的基于模拟的神经推断技术，即截断边际神经比率估计（Miller et al., 2021）。

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终结谷歌每小时20美元的AutoML！开源的AutoKeras了解下

贝叶斯优化已被广泛用于基于观察有限数据的寻找函数最优值过程。它经常被用于寻找黑箱函数的最优点，其中函数的观察值很难获取。...为基于网络态射的神经架构搜索设计贝叶斯优化方法是很困难的，因为存在如下挑战：首先，其潜在的高斯过程（GP）在传统上是用于欧氏空间的，为了用观察数据更新贝叶斯优化，潜在高斯过程将使用搜索到的架构和它们的性能来训练...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的向量。其次，采集函数需要进行优化以生成下一个架构用于贝叶斯优化。...本论文中提出了一种新颖的框架，它引入了神经网络核函数和树架构的采集函数最优化方法，并允许使用贝叶斯优化为高效的神经架构搜索引导网络态射。通过使用贝叶斯优化选择网络态射操作，搜索空间的探索会更加高效。...由于架构包含的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的。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 搜索空间的问题，而不是直接向量化神经架构。

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纯贝叶斯神经网络没有意义？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，使用观测到的 b 值可提供更新分布（后验）。我们来想一下如何使用贝叶斯框架解决分类问题。...其次，标准贝叶斯叙事几乎总是发生在参数不足（underparameterized）的情况下，即数据集∣D∣的规模至少与模型参数量一样。但是当我们使用神经网络时，实际设置显然并非如此。...增加神经模型的规模总能帮助提升性能，因此我们总想使用过参数化机制。在思考贝叶斯深度学习时，我们需要仔细考虑该差异的含义。...贝叶斯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^∗ 生成的输入-输出对。...在标准贝叶斯叙事中，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时，「一点数据」就没用了。让后验集中所需的数据量非常庞大。

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

首先确定先验分布，先验的选择通常被视为研究者在实现贝叶斯模型时要做的一个更重要的选择，因为它对最终结果影响巨大。要实现合适的先验，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时的先验预测分布（图 3a）和基于正确超参数的分布（图 3b）。...模型构建是一个迭代的过程，任何贝叶斯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时进行改进，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 的采样技术概览。下图展示了在博士延毕示例中使用 MCMC 方法的后验估计情况： ? 此外，实现贝叶斯分析有很多标准计算包，参见下表 2： ?...尽管将贝叶斯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的函数特性，我们仍需要进一步研究涉及复杂网络结构的现代贝叶斯深度学习模型的先验指定。

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深度学习模型优化

但是，如果你愿意花费时间和精力，那么通过使用贝叶斯优化，你的模型效果将大大提升。贝叶斯优化与我们迄今为止看到的其他方法不同，贝叶斯优化使用了算法的先前迭代的知识。...使用网格搜索和随机搜索，每个超参数猜测都是独立的。但是，使用贝叶斯方法，每次我们选择并尝试不同的超参数时，表现都在一点点提升。...（如果我告诉了你，深度学习不过是贝叶斯而已）贝叶斯超参数调整背后的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贝叶斯优化。...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贝叶斯优化过程。你可以想跑多少次这一贝叶斯循环就跑多少次，但还是要谨慎行事。你实际上在“跑钱”。你不要忘了AWS又不是免费的。...在训练神经网络时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的计算力。 Nanonets提供易于使用的API来训练和部署自定义深度学习模型。

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如何优化深度学习模型

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如何优化深度学习模型

但是，如果你愿意花费时间和精力，那么通过使用贝叶斯优化，你的模型效果将大大提升。贝叶斯优化与我们迄今为止看到的其他方法不同，贝叶斯优化使用了算法的先前迭代的知识。...使用网格搜索和随机搜索，每个超参数猜测都是独立的。但是，使用贝叶斯方法，每次我们选择并尝试不同的超参数时，表现都在一点点提升。 ?...（如果我告诉了你，深度学习不过是贝叶斯而已）贝叶斯超参数调整背后的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贝叶斯优化。...在利用两个数据点迭代七次之后的高斯过程。使用这些“最佳”超参数你的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贝叶斯优化过程。...在训练神经网络时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的计算力。 Nanonets提供易于使用的API来训练和部署自定义深度学习模型。

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贝叶斯神经网络(系列)：第二篇

这是贝叶斯卷积网络系列八篇中的第二篇文章。如需查看第一篇文章，请点击：贝叶斯神经网络(系列)第一篇让我们将贝叶斯神经网络分解成贝叶斯和神经网络来开始。...神经网络的贝叶斯方法提供了反向传播方法的缺点，贝叶斯方法自然地解释了参数估计中的不确定性，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贝叶斯神经网络学习的方法：拉普拉斯近似，MC丢失和变分推理。我们使用反向传播的贝叶斯来完成的工作，接下来进行说明。...通常，对神经网络权重的精确贝叶斯推断是难以处理的，因为参数的数量非常大，并且神经网络的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贝叶斯后验分布。...我们将在接下来的博客中学习使用变分推理方法的贝叶斯卷积神经网络。我们在卷积中使用两个操作（更多细节在即将发布的博客中或在此处阅读），因此与基于CNN的点估计相比，贝叶斯卷积神经网络的参数数量翻倍。

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GMIS 2017 | 清华大学朱军详解珠算：贝叶斯深度学习的GPU库（附视频）

但是，与传统的贝叶斯网络不通，我们是深度融合了贝叶斯方法和深度神经网络的优点，因此，我们的贝叶斯网络有两类节点：随机的节点和确定性的节点。...剩下的事情，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，这是典型变分推断的实现。 ?...如果大家熟悉深度神经网络过程的话，基本上我们对这种贝叶斯神经网络可以完全对等地去实现。贝叶斯深度学习怎么用？ ? 贝叶斯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贝叶斯推理可以让深度神经网络变得更鲁棒，比如：剑桥做的一个工作，这是我们复现出来的在一个数据集上的比较。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的模型，包括经典的贝叶斯 logistic 回归、最新的贝叶斯神经网络、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。

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DeepMind贝叶斯优化调参AlphaGo，自弈胜率大涨16.5%

研究人员使用贝叶斯优化作为自动调参解决方案，效果明显，自对弈测试中的胜率从50%提高至66.5%，这下人类更没法下了。在AlphaGo的开发过程中，它的许多超参数都经过多次贝叶斯优化调整。...图1：在前6次迭代中使用高斯过程（GP）和预期改进获取（EI）函数的贝叶斯优化的一维化表示。上图所示为GP的均值（蓝色）和真正的未知函数（红色）。在查询点附近，不确定性降低。...下图为EI采集函数及其建议的下一个查询点。在应用贝叶斯优化之前，我们尝试使用网格搜索来调整AlphaGo的超参数。...贝叶斯优化在早期的TPU实现中产生了更大幅度的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的AlphaGo使用快速输出值和网络输出值评估之间的恒定混合比，无论对局的阶段和搜索时间如何变化...未来：继续开发具有MCTS的AI对弈智能体贝叶斯优化为AlphaGo的超参数调节提供了一种自动化的解决方案。因为传统的手动调参耗时过长，不具备实现的可能。

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

关键词:摊销,基本利率忽略,贝叶斯推断,稳健性在本文中,我们开发了一类新的理性过程模型,它解释了推理错误的上下文敏感性。具体来说,我们建议人们学会推断。...精确的贝叶斯推断几乎总是不可能的。学习推理指的是一种特定的近似推理方案,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的条件分布中的模式(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的概率信息做出判断时,与不可信的信息相比,人们更准确,即使当句法需求(即,贝叶斯规则)相等时。...我们使用神经网络函数逼近器实现了该理论的特定版本(学习推理模型),其中计算瓶颈对应于隐藏层中的节点数量。我们对神经网络函数逼近器的选择是由概率生成模型和神经网络的优势之间的自然互补性推动的。...例如,我们展示了它如何解释概率推理中的信念偏差,即当给定的概率与他们的现实世界知识一致时,人们更接近贝叶斯规范(Cohen et al.,2017).根据该模型,信念偏差的产生是因为函数逼近器必须对查询空间中未经训练的区域的后验进行预测

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神经架构搜索研究指南，只看这一篇就够了

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

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Hinton高徒 Yee Whye Teh 《贝叶斯深度学习与深度贝叶斯学习》

高徒 Yee Whye Teh（郑宇怀）发表了题为《Bayesian Deep Learning and Deep Bayesian Learning》（贝叶斯深度学习与深度贝叶斯学习）的报告。...获得多伦多大学的博士学位，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、贝叶斯非参数和表征学习。...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，网络能解决的问题就越复杂。然而，没有人知道怎么训练多层的神经网络（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，开启了新的时代，所以 Hassabis 将其称为“革命”。 ▌摘要概率论和贝叶斯推理可以说是我们理解机器学习的主要理论支柱之一。...Bayesian Deep Learning and Deep Bayesian Learning 贝叶斯深度学习与深度贝叶斯学习 ▌视频附上本次报告视频 ▌ppt Yee Whye Teh

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贝叶斯神经网络(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：为什么我们需要贝叶斯神经网络？...即使是一个数量非常少的参数集，利用贝叶斯神经网络进行推断后验估计也是一个非常困难的任务。通常使用模型后验的近似值，变分推理是一种流行的方法。...例如， Blundell et al. (2015),使用贝叶斯神经网络后验近似的高斯分布，并且模型参数的数量加倍，但报告与使用丢弃部分节点的传统方法有着相同的预测性能。...然而，在这个系列中，我们将专注于使用Backprop的Bayes方法构建贝叶斯CNN。关于神经网络权重的贝叶斯精确推断是难以处理的，因为参数的数量非常大，并且神经网络的功能形式不适合精确积分。...我们将估计贝叶斯神经网络中的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，使得网络做出的决策随着训练准确性的提高而变得置信度更高。

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你的算法可靠吗？——度量神经网络的不确定性

固有噪声的大小与贝叶斯错误率有关，贝叶斯错误率是给定分类器的最小可达错误率。正如您所能想象的，模型所能想象的最低错误率是您的数据集包含两张卡片朝下的图像。...贝叶斯神经网络在默认情况下集成了不确定性，除此之外，它在过度拟合和处理照片方面通常更强大:Avi Richards较小的数据集。...然而，用于构建贝叶斯神经网络的工具链仍在出现，而且模型在训练和预测时的计算成本往往更高。此外，将您的工作迁移到概率模型(如贝叶斯神经网络)将会很烦人。从长远来看，概率性的深度学习很可能会成为默认。...这是一个简短的版本:通过在测试时在每个权重层之前使用dropout，并对几个迭代运行的预测，您可以近似估计贝叶斯不确定性。...Monte Carlo dropout是一种易于实现的近似贝叶斯不确定性的技术，但对于该近似是否确实准确仍存在一些分歧。

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DeepMind-代码：元学习认知模型 Meta-Learned Models of Cognition

我们依靠三大支柱来实现这一目标。我们首先指出元学习可以用来构造贝叶斯最优学习算法。...对元学习模型可以实现贝叶斯推理的观察表明，元学习模型可以在理性分析中用作相应贝叶斯模型的替代，从而表明可以被贝叶斯模型捕获的任何行为现象也可以被元学习模型捕获。...贝叶斯推理需要访问先验分布p()和似然p(x1:t，先验分布p()定义了代理在观察任何数据之前对可能的参数值的初始信念，而似然捕获了代理关于如何为给定的一组参数生成数据的知识。...我们之前已经表明，等式7的全局最优是通过后验预测分布实现的。因此，通过最大化该性能测量，网络被积极地鼓励实现精确贝叶斯推断的近似。...此外，不能保证完全收敛的元学习模型实际上实现了贝叶斯最优学习算法。虽然我们能够与简单情况下的分析解决方案进行比较，如我们的昆虫长度示例，但通常不可能验证元学习算法是最佳的。

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ETH Zurich博士重新审视贝叶斯深度学习先验

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如何优化深度学习模型

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