Core Concepts
완전 연결 베이지안 신경망은 일반 가중치 사전 분포를 사용할 때 진짜 모델에 대해 근사 최적 사후 농도 속도를 달성할 수 있다.
Abstract
이 논문은 완전 연결 베이지안 신경망의 사후 농도 특성을 분석합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다:
기존 연구에서는 주로 희소 또는 무거운 꼬리 사전 분포를 사용한 베이지안 신경망의 사후 농도 특성만 다루었습니다. 가장 일반적으로 사용되는 가우시안 사전 분포에 대한 이론적 결과는 아직 없었습니다. 이는 비희소이고 매개변수가 유한한 심층 신경망에 대한 근사화 결과가 부족했기 때문입니다.
이 논문에서는 매개변수가 유한한 비희소 심층 신경망에 대한 새로운 근사화 이론을 제시합니다. 이를 바탕으로 일반 사전 분포를 가진 완전 연결 베이지안 신경망이 진짜 모델에 대해 근사 최적 사후 농도 속도를 달성할 수 있음을 보여줍니다.
제안된 근사화 이론은 기존 연구와 달리 완전 연결 신경망을 다루며, 렉키 ReLU 활성화 함수를 사용하여 범위를 확장했습니다. 또한 매개변수가 유한하다는 점에서 기존 연구와 차별화됩니다.
이론적 결과는 가우시안 사전 분포를 포함한 다양한 일반 사전 분포에 적용될 수 있어, 실제 응용 분야에서 중요한 의미를 갖습니다.
Stats
완전 연결 베이지안 신경망의 매개변수는 절대값 기준 CB 이내로 제한된다.
완전 연결 베이지안 신경망의 깊이 Ln은 log n 수준이며, 너비 rn은 n^(d/(2(2β+d))) 수준이다.
Quotes
"베이지안 신경망(BNNs)은 기계 학습 및 AI 분야에서 큰 관심을 받아왔으며, 다양한 응용 분야에서 효과적으로 활용되어 왔다."
"그러나 기존 연구 결과는 주로 희소 또는 무거운 꼬리 사전 분포를 사용한 BNNs에 대한 것이며, 가장 일반적으로 사용되는 가우시안 사전 분포에 대한 이론적 결과는 아직 없었다."