Measuring and Controlling Internal Activity in Variational Neural Units

Sintesi

Questo articolo metodologico propone un neurone variazionale locale la cui attività probabilistica interna può essere misurata e controllata. Ogni unità comprende una variabile latente scalare, un prior normale standard, un posteriore gaussiano ammortizzato, un campione riparametrizzato e un termine KL locale. Il protocollo monitora la divergenza KL, il quadrato della media posteriore, la quota di unità fuori dall’intervallo di attività e, facoltativamente, una persistenza autoregressiva, collegando poi queste diagnostiche all’errore di previsione.

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