Measuring and Controlling Internal Activity in Variational Neural Units

Résumé

Cet article méthodologique propose un neurone variationnel local dont l’activité probabiliste interne peut être mesurée et contrôlée. Chaque unité comporte une variable latente scalaire, un prior normal standard, un postérieur gaussien amorti, un échantillon reparamétré et un terme KL local. Le protocole suit notamment la divergence KL, le carré de la moyenne postérieure, la proportion d’unités hors de la plage d’activité et, en option, une persistance autorégressive, puis relie ces diagnostics à l’erreur de prédiction.

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