压缩活跃子空间实现可扩展贝叶斯推断
原文标题：Compressed Active Subspaces for Scalable Bayesian Inference
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活跃子空间方法通过沿对输出影响最大的参数方向做推断来量化高维模型不确定性，但需存储大量全维梯度，随模型增大而不可行。论文提出压缩活跃子空间 CAS，先用结构化等距嵌入将参数映射到压缩空间，再在其中构建活跃子空间。方法大幅降低内存需求，使大模型贝叶斯推断可行，并在规模递增的神经网络上保持预测性能与稳健的不确定性估计。
- 问题
- 活跃子空间方法存储全维梯度，模型变大后内存不可行。
- 方法
- 先用结构化等距嵌入把参数映射到压缩空间，再在其中构建活跃子空间。
- 结果
- 在规模递增的神经网络上保持预测性能与稳健不确定性估计，未给出具体数字。
- 影响
- 让大模型贝叶斯不确定性量化在内存受限下变得可行。
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