対称性が存在する場合の変分推論に対するさらなる保証
arXiv cs.LG / 2026/4/24
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要点
- 本研究は、変分推論（VI）のミススペック（近似のズレ）問題を扱い、変分族が真の分布を含まない場合でも、ターゲットの重要な性質をどの条件で回復できるかを検討しています。
- 先行研究のロバストVIの結果を、ターゲット分布に対称性がある状況でのロケーション・スケール型の変分族へと拡張しています。
- 著者らは、前方KLダイバージェンスや特定のαダイバージェンスを用いた最適化において、ターゲットの平均を厳密に回復できる十分条件を導出しています。
- さらに、その十分条件が成り立たない場合に平均の回復が失敗する仕組みを示し、変分族とα値の選び方に関する初期ガイドラインを提示しています。
