利用 James-Stein 估计器控制黑盒变分推断的方差

黑盒变分推断是使变分推断更“黑盒”的有前途的框架。我们提出了一种通过将随机梯度上升重新定位为多元估计问题来规范其参数更新的方法。该方法提供了更简单的代替和不需要微调的权衡。在基准数据集上的性能表明，与Rao-Blackwell化方法相比具有一致的表现或更好。