Bayesian Neural Network
:ベイジアンニューラルネットワーク
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ベイジアンニューラルネットワークとは
ベイジアンニューラルネットワーク(BNN)とは、過学習の制御を目的として、事後確率推定により標準ネットワークを拡張することを指します。広い視点からみると、ベイジアン手法は統計的方法論を使用して、モデルパラメータ(ニューラルネットワークの重みとバイアス)を含む、あらゆるものがそれに付随する確率分布を持つようにすることです。プログラミング言語において、特定の値を取得できる変数は、その特定の変数にアクセスする度に同じ結果になります。まず、一連の入力特徴量の加重和によって出力を予測するシンプルな線形モデルの修正から始めましょう。
BNNの主なメリット
- ベイジアンニューラルネットは、過学習の防止策としてデータが不十分な分野での問題解決に役立ちます。アプリケーションの例としては、分子生物学や医療診断など(データ取得が高コストで、困難な実験研究を要する分野)が挙げられます。
- ベイジアンネットは普遍的に有用です。
- 大規模な問題にスケーリングするのは極めて困難ですが、膨大な数のタスクに望ましい結果を得ることが可能です。
- BNNでは、未知のターゲットデータを処理する際に、予測に関連する誤差を自動計算できます。
- 医学などの分野で有益な、予測の不確実性を推定できます。
ベイジアンニューラルネットワークを使用すべき理由
ベイズ法は、質問ごとの回答を考慮するのではなく、全回答の分布を検討可能にするため、次のような問題の解決に適しています。- 正則化(過学習の回避)
- モデル選択や比較(データセットの分割交差検証は不要)
関連リソース
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