关于VAE的PAC-Bayesian重构保证
机器学习
2022-02-24 v1 计算机视觉与模式识别
统计理论
机器学习
统计理论
摘要
尽管变分自编码器(VAE)被广泛使用并取得经验成功,对其行为与性能的理论理解和研究仅在过去几年才出现。我们通过利用PAC-Bayes理论的论证,分析VAE对未见测试数据的重构能力,从而为这一近期研究方向做出贡献。我们提供了关于理论重构误差的泛化界,并对VAE目标的正则化效应提供见解。我们用基于经典基准数据集的支持性实验阐释了我们的理论结果。
引用
@article{arxiv.2202.11455,
title = {On PAC-Bayesian reconstruction guarantees for VAEs},
author = {Badr-Eddine Chérief-Abdellatif and Yuyang Shi and Arnaud Doucet and Benjamin Guedj},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.11455},
year = {2022}
}
备注
14 pages