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一、文章概览

（一）问题提出

密度比估计：

• 通过密度比估计进行的无监督学习是机器学习中的一个强大范例，是该领域重大进展的源泉
• 根据数据样本估计p/q比率，而不单独估计分子和分母。

判别性密度比估计：

• 训练神经网络分类器来区分两组样本，因为对于许多损失函数，可以从最佳分类器中提取 p/q 比值。
• 这种判别性方法在多个领域中产生了先进的结果，是无监督学习的基石。

密度鸿沟问题：

• 在两个密度显著不同的情况下，分类器就可以通过相对较差的密度比估计来获得几乎完美的精度。
• 实验表明，每当 p 和 q 之间的KL散度超过几十自然单位时，这种情况尤为明显。

（二）文章工作

伸缩密度比估计（TRE） 框架：

• 用于克服密度鸿沟问题，实现在高维空间中准确估计高度不同的密度之间的比率
• 采用由两个步骤组成的“分而治之”策略：
  • 第一步是逐渐将 p 中的样本传输到 q 中的样本，创建中间数据集链
  • 然后估计沿着这条链的连续数据集之间的密度比，与原始比率 p/q 不同，这些“链式比率”可以通过分类准确估计
  • 最后通过伸缩乘积组合链式比率以获得原始密度比 p/q 的估计。

实验证明，TRE 相对于现有的单一比率方法在互信息估计、表示学习和能量基建模等任务中能够显著改善表现。

• 在互信息估计的背景下，TRE 可以准确估计 30+ nat 的大 MI 值
• 表示学习实验结果证实，TRE 比一系列现有的单比率基线提供了显着的收益
• 基于能量的建模背景下，TRE 可以被视为噪声对比估计 的扩展，可以更有效地扩展到高维数据。

二、判别比估计和密度鸿沟问题

假设p和q是有样本的两个密度，满足$p(x)>0$，$q(x)>0$，可以估计密度比 $r(x)=p(x)/q(x)$ 来区分 $p$ 和 $q$中的样本。分类器的损失假设为广泛使用的逻辑损失：
$$L(\theta )=-E_{x_1\sim p}\log (\frac{r(x_1;\theta )}{1+r(x_1;\theta )})-E_{x_2\sim q}\log (\frac{1}{1+r(x_2;\theta )})$$
其中$r(x;\theta )$是非负比率估计模型，为了强制非负性，$r$通常表示为无约束函数的指数。

密度鸿沟问题：

• 可能的误差来源有很多：
  • 使用错误指定的模型
  • 不完善的优化算法
  • 上式中的期望的蒙特卡洛近似所产生的不准确性

由于样本量有限而产生的蒙特卡罗误差实际上足以引发密度鸿沟问题，如果我们使用n=10000的样本量并最小化有限样本损失，最终得到的估计值 $\hat{\theta }$ 就会远离渐近极小值 ${\theta }^{\ast }=argminL(\theta )$。
$$L^n(\theta )=\sum _{i=1}^n-\log (\frac{r(x_1^i;\theta )}{1+r(x_1^i;\theta )})-\log (\frac{1}{1+r(x_2^i;\theta )}),x_i^i\sim p,x_2^i\sim q$$

对不同的样本量重复相同的实验，可以凭经验测量该方法的样本效率.对于绘制的情况，我们看到样本量的指数增加只会导致估计值线性下降错误。这一经验结果与理论结果一致，即基于密度比的 KL 散度下限仅对于 nats 数量呈指数级的样本大小是严格的。

三、伸缩密度比估计

（一）核心思想

为了方便起见，进行如下符号转换： $p==p_0$，$q==p_m$ ，并通过伸缩乘积扩展比率：
$$\frac{p_0(x)}{p_m(x)}=\frac{p_0(x)}{p_1(x)}\frac{p_1(x)}{p_2(x)}...\frac{p_{m-2}(x)}{p_{m-1}(x)}\frac{p_{m-1}(x)}{p_m(x)}$$

理想情况下，$p_k$ 能使分类器无法轻松将其与其两个相邻密度区分开。因此，该方法的两个关键组成部分是：

• 路标创建：将样本 { x 0 1 , . . . , x 0 n } \{x_0^1,...,x_0^n\} {x01​,...,x0n​}从$p_0$分布逐渐转换到分布为$p_m$的样本 { x m 1 , . . . , x m n } \{x_m^1,...,x_m^n\} {xm1​,...,xmn​}。转换的每一步会获得一个新数据集 { x k 1 , . . . , x k n } \{x_k^1,...,x_k^n\} {xk1​,...,xkn​}，每个中间数据集都可以被视为来自隐式分布 $p_k$ 的样本，可称为路标分布。
• 桥梁构建：桥梁构建方法涉及学习一组参数化的密度比率，这些比率是在连续的分布对之间估算的。用数学符号表示为 $r_k(x;{\theta }_k)\approx \frac{p_k(x)}{p_{k+1}(x)}$，其中$k=0,...,m-1$，每个$r_k$都是一个非负函数，被称为桥梁。

然后通过桥的乘积给出原始比率的估计：
$$r(x;\theta )=\prod _{k=0}^{m-1}{r}_k(x;{\theta }_k)\approx \prod _{k=0}^{m-1}\frac{p_k(x)}{p_{k+1}(x)}=\frac{p_0(x)}{p_m(x)}$$

其中 $\theta$ 是所有 ${\theta }_k$ 向量的串联。

（二）路标创建

考虑两种简单的、确定性的路标创建机制：线性组合和维度混合。

线性组合： 给定一个随机对 $x_0\sim p_0$ 和 $x_m\sim p_m$，通过以下方式定义第 $k$ 个路标：
$$x_k=\sqrt{1-{\alpha }_k^2}{x}_0+{\alpha }_k{x}_m,k=0,...,m$$
其中${\alpha }_k$形成从0到1递增的序列，用于控制$x_k$到$x_0$的距离。

维度混合： 将两个向量的不同维度子集进行拼接。给定一个长度为 $d$ 的向量 $x$ ，将其划分为 $m$ 个长度为 $d/m$ 的子向量，表示为 $x=(x[1],...,x[m])$，每个$x[i]$的长度为 $d/m$ 。使用此表示法下，可以通过以下方式定义第 k 个路标：
$$x_k=(x_m[1],...,x_m[k],x_0[k+1],...,x_0[m]),k=0,...,m$$

（三）桥梁构建

每个桥 $r_k(x;{\theta }_k)$ 都可以使用逻辑损失函数通过二元分类来学习。因此，解决这个分类任务集合是一个多任务学习 (MTL) 问题， MTL 中的两个关键问题是如何共享参数和如何定义联合目标函数。

参数共享：
将桥 $r_k(x;{\theta }_k)$ 的构造分为两个阶段：

• 共享的隐藏向量$f_k(x)$：
  • 是一个深度神经网络，其参数在不同的桥梁$r_k$中是共享的
  • 每个桥梁有自己的预激活尺度和偏置，用于每个隐藏单元
• 头部映射：
  • 将隐藏向量$f_k(x)$映射到标量$\log r_k(x;{\theta }_k)$
  • 映射可以是线性的或者二次的，具体的参数化根据实验的具体情况而定

TRE 损失函数：

• TRE 损失函数由 m 个逻辑损失的平均值给出：
  $$\begin{gathered} L_{TRE}(\theta )=\frac{1}{m}\sum _{k=0}^{m-1}{L}_k({\theta }_k) \\ {L}_k({\theta }_k)=-E_{x_k\sim p_k}\log (\frac{r_k(x_k;{\theta }_k)}{1+r_k(x_k;{\theta }_k)})-E_{x_{k+1}\sim q_{k+1}}\log (\frac{1}{1+r(x_{k+1};{\theta }_k)}) \end{gathered}$$

• 训练中的样本分配与潜在问题：

  • 在训练过程中，每个比率估计器$r_k$会看到不同的样本：$r_0$会看到接近真实数据的样本，即从$p_0$和$p_1$中采样的样本；最终的比率$r_{m-1}$则会看到来自$p_{m-1}$和$p_m$的样本
  • 这种训练样本分配方式可能会在训练和部署之间造成不匹配的问题。因为在学习之后，我们希望在相同的输入 $x$ 上评估所有的比率$r_k$，然而每个比率估计器在训练期间看到的输入分布不同，这可能导致在新测试点上的泛化能力受到影响。

实验结果没有显示这种不匹配是一个问题，这表明尽管在训练期间看到不同的输入，每个比率都能够推广到新的测试点。我们推测，这种泛化是通过参数共享来促进的，这使得每个比率估计器都可以间接地受到来自所有路标分布的样本的影响。尽管如此，对这个泛化问题进行更深入的分析值得进一步开展工作。

（四）TRE应用于互信息估计

两个随机变量 $u$ 和 $v$ 之间的互信息 (MI) 可以写为：
$$I(u,v)=E_{p(u,v)}[\log r(u,v)],r(u,v)=\frac{p(u,v)}{p(u)p(v)}$$

从联合密度和边际乘积生成样本：
从联合密度$p(u,v)$中获取样本$(u,v)$，通过将数据集中的 $v$ 向量打乱，可以从边际乘积$p(u)p(v)$中获取样本。具体来说，我们保留 $u$ 不变，将 $v$ 在数据集中进行随机重排。

路标样本的生成：
为了执行TRE（密度比率估计），我们需要生成路标样本：
先从联合密度$p(u,v)$中获取一个样本$x_0=(u,v_0)$，从边际乘积 $p(u)p(v)$ 中取一个样本$x_m=(u,v_m)$，其中$u$ 保持固定，仅 $v$ 不变，然后使用路标构建机制来生成中间路标样本 $x_k=(u,v_k)$，其中$k=0,...,m$。

（五）TRE 应用于基于能量的建模

基于能量的模型 (EBM) 是一个灵活的非负函数参数族 { ϕ ( x ; θ ) } \{\phi(x; θ)\} {ϕ(x;θ)}，其中每个函数与概率密度成正比。给定密度为 $p(x)$ 的数据分布样本，基于能量的建模的目标是找到一个参数 ${\theta }^{\ast }$，使得 $\varphi (x;{\theta }^{\ast })$近似于$cp(x)$ ，其中$c$为一个正常数。

本文作者考虑 $\varphi (x;\theta )=r(x;\theta )q(x)$，$q$是可以从中采样的已知密度（例如高斯流或归一化流），而 $r$ 是一个无约束的正函数。给定这个参数化，最优 $r$ 简单地等于密度比 $p(x)/q(x)$，因此学习 EBM 的问题变成了估计密度比的问题，这可以通过 TRE 来解决。由于 TRE 实际上估计比率乘积，因此最终EBM的形式为：
$$\varphi (x;\theta )=\prod _{k=0}^{m-1}{r}_k(x;{\theta }_k)q(x)$$

四、实验

（一）1维峰值比率的设置及TRE的表现

实验设置：

• 使用单参数二次分类器的极端峰值高斯 p (σ = 10−6) 和宽高斯 q (σ = 1) 之间的密度比估计
  
• 使用二次形式的桥梁，其中$b_k$设置为其真实值，而$w_k$被重新参数化为$exp({\theta }_k)$以避免出现不必要的对数尺度。
  $$\log r_k(x)=w_k{x}^2+b_k$$

实验结果：

• 样本效率：TRE在使用100个样本时就获得了比单一比率估计使用100,000个样本更好的解决方案，显示出三数量级的改进。
• 准确性提升：通过样本效率曲线，可以清楚地看到TRE在所有样本规模下都具有显著的准确性提升。
  

（二）高维度比率问题及TRE在大互信息（MI）估计中的表现

实验设置：

• $x\in R^{2d}$是一个高斯随机变量，具有块对角协方差矩阵。每个块是2x2的矩阵，对角线上为1，非对角线上为0.8，目标是估计这个高斯分布与标准正态分布之间的比率。
• 使用二次形式桥梁，其中$W_k$是对称矩阵，$b_k$是偏置项
  $$\log r_k(x)=x^T{W}_{k}x+b_k$$

实验结果：
单一比率估计在MI值大于20 nats时变得非常不准确，相比之下，TRE能够准确估计高达80 nats的MI值，即使对于320维的变量也是如此。

（三）SpatialMultiOmniglot 上的 MI 估计和表示学习

实验设置：

• SpatialMultiOmniglot问题源于Omniglot数据集，其中字符被空间排列成一个 $n\times n$ 的网格，每个网格位置包含来自固定字母表的字符。在此设置中，每个网格位置被视为一个类别随机变量，其实现是相应字母表中的字符。我们形成的网格对 $(u,v)$ 使得对应的网格位置包含按字母顺序排列的字符。根据这种设置，可以计算出真实的MI值。
• 每个桥梁使用的可分离架构形式如下，其中$g$和$f_k$是14层卷积ResNets，$f_k$使用了参数共享方案。
  $$\log r_k(u,v)=g(u{)}^T{W}_k{f}_k(v)$$
• 路标构建使用按维度混合机制，其中$m=n^2$，即一次混合一个维度。

实验结果：

• MI估计（左图）：结果显示，只有TRE能够准确估计高达约35 nats的高MI值。
• 表示学习（右图）：随着网格中字符数量的增加（即MI的增加），所有单一密度比率基线的性能显著下降。相比之下，TRE始终获得超过97%的准确率。

（四）MNIST 上基于能量的建模

能量模型的形式：
$$\varphi (x;\theta )=\prod _{k=0}^{m-1}{r}_k(x;{\theta }_k)q(x)$$
其中$q$是预先指定的“噪声”分布，从中可以进行采样，比率的乘积由TRE给出。

实验设置：

• 使用MNIST手写数字数据集，每个样本是28x28像素的灰度图像，代表一个手写数字。
• 考虑三种噪声分布的选择：多变量高斯分布、高斯copula、有耦合层的有理二次神经样条流(RQ-NSF)
• 每种噪声分布都首先通过最大似然估计拟合到数据上。

TRE中构建路标：
每种噪声分布可以表示为标准正态分布的可逆变换。也就是说每个随机变量可以表示为$F(z)$，其中$z\sim N(0,I)$。我们可以在z-空间中通过线性组合方式生成路标，然后映射回x-空间，进而得到：
$$x_k=F(\sqrt{1-{\alpha }_k^2}{F}^{-1}(x_0)+{\alpha }_k{F}^{-1}(x_m))$$

能量基准模型的构建:
每个桥梁$r_k(x)$的形式为：
$$\log r_k(x)=-f_k(x{)}^T{W}_k{f}_k(x)-f_k(x{)}^T{b}_k-c_k$$
其中$f_k(x)$是一个18层卷积ResNet，$W_k$被约束为正定矩阵。这个约束确保了EBM的对数密度有一个上限。

• 通过表格中的估计对数似然来定量评估学习到的EBM模型。
  
• 通过下图中从模型中随机采样的样本来进行定性评估
  
  从上述结果可以看出，对于简单的噪声分布选择，单一比率估计在高维情况下表现不佳，只有在使用复杂的神经密度估计器（如RQ-NSF）时表现良好。相比之下，TRE在所有噪声选择中都显示出改进，这通过近似对数似然和样本的视觉保真度来衡量。特别是在高斯噪声分布下，TRE的改进尤为显著：每维比特数（bits per dimension, bpd）大约降低了0.66，对应着大约360 nats的改进。此外，生成的样本显著更加连贯，并且在视觉保真度上比RQ-NSF样本要好。