Metodbevispost
Robust Variational Inference
Robust variational inference (RVI) extends standard variational inference by replacing the Kullback-Leibler divergence with a divergence measure that is less sensitive to outliers and model misspecification — such as the beta-divergence or a Renyi-type divergence. This yields posterior approximations that remain well-behaved even when a fraction of the data departs from the assumed model.
Källpost
Citat kopierade ordagrant från metodens källpost. Ingen verifiering på källnivå härleds från dem.
Robust Variational Inference
Taxonomisk metodpost · bayesian / bayesian
- 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. · URL
- Ghosh, S. & Basu, A. (2016). Robust Bayes estimation using the density power divergence. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 68(2), 413-437. · URL
Kuraterade påståenden
Påståenden lagrade i bevisloggen, var och en med sin egen bedömning.
Inga kuraterade påståenden ännu
Denna vy hittar inte på en påståendebedömning när loggen saknar en.
Relaterade metoder
Genererade från metodgrafen och visade som maskinföreslagna relationer – inga bevispåståenden härleds.