零售企业绩效因果贝叶斯神经网络中的损失收敛
机器学习
2020-09-01 v1 机器学习
摘要
我们通过将有向无环图实现为因果贝叶斯神经网络，扩展了论文《零售采购、零售门店运营与企业绩效的品类规划》[1]中发布的结构方程模型（SEM）的实证结果。当通过 Flipout 层扰动权重提供变分推断时，研究表明移除具有最弱 SEM 路径的节点可改善神经网络收敛；而使用 Vadam 优化器在输出处扰动权重的结果则不确定。
引用
@article{arxiv.2008.13038,
title = {Loss convergence in a causal Bayesian neural network of retail firm performance},
author = {F. Trevor Rogers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.13038},
year = {2020}
}
备注
7 pages, 5 figures, 2 tables