Bayesian methodsBayesian / computational
ロバスト変分推論
ロバスト変分推論（RVI）は、標準的な変分推論において、外れ値やモデルの誤指定に対して感度が低い発散尺度（例えばベータ発散やRenyi型発散）をカルバック・ライブラー（KL）ダイバージェンスの代わりに用いることで、標準的な変分推論を拡張したものである。これにより、データの一部が仮定されたモデルから逸脱した場合でも、良好な振る舞いを保つ事後分布近似が得られる。
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出典
- Futami, F., Sato, I. & Sugiyama, M. (2018). Variational inference based on robust divergences. Proceedings of the 21st International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), PMLR 84:813-822. link ↗
- Ghosh, S. & Basu, A. (2016). Robust Bayes estimation using the density power divergence. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 68(2), 413-437. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Variational Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/bayesian/robust-variational-inference
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