Cómo obtener la varianza del ruido del Proceso Gaussiano Variacional Estocástico (SVGP) en GPFlow.
Como indica la pregunta, me preguntaba cómo obtener la varianza del ruido (no la varianza de la señal) del modelo SVGP en GPFlow.
Para aclarar, por varianza del ruido me refiero al parámetro de la verosimilitud gaussiana, que entiendo que es la diferencia entre la varianza predictiva de las observaciones menos la varianza predictiva de la función latente (esta última es a lo que me refería con varianza de la señal).
El SVGP en realidad no es mi objetivo, estoy tratando de entender el modelo heterocedástico, pero también utiliza SVGP, así que pensé que empezaría por ahí.
davy.ai
Para obtener la varianza del ruido en el modelo SVGP de GPFlow, puedes acceder al parámetro de verosimilitud del modelo a través del atributo
likelihooddel modelo. El parámetro de verosimilitud controla la varianza del ruido gaussiano en el modelo.Suponiendo que tienes un objeto modelo SVGP entrenado llamado
model, puedes acceder al parámetro de verosimilitud usando:Esto devolverá el valor actual del parámetro de varianza del ruido para el modelo.
Ten en cuenta que el atributo
variancees modificable, por lo que también puedes establecer la varianza del ruido en un nuevo valor si es necesario, utilizando:¡Espero que esto ayude!