当随机初始化有帮助时：社区检测的变分推理研究
Purnamrita Sarkar、Y.X.Rachel Wang、Soumendu S.Mukherjee; 22(22):1−46, 2021.
摘要
近年来，变分近似在大规模贝叶斯推理中得到了广泛的应用，其中最简单的一种是采用平均场假设来近似复杂的潜在结构。尽管平均场具有计算的可扩展性，但对其损失函数表面和用于优化损失的迭代更新的收敛行为的理论研究还远未完成。在这篇文章中，我们主要研究了一个简单的具有相同类大小的两类随机块模型（SBM）的社区检测问题。使用批处理坐标提升（BCAVI）进行更新，我们显示了针对不同初始化的不同收敛行为。当参数已知或估计在合理范围内且保持不变时，我们刻画了初始化能够收敛到基本真理的条件。另一方面，当需要迭代估计参数时，随机初始化将收敛到无信息的局部最优。
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