Perdebatan seputar Bayesian Neural Networks (BNNs) kembali mencuat setelah ditemukannya tutorial yang tidak dipublikasikan dari tahun 2019, memicu diskusi intens dalam komunitas machine learning tentang utilitas praktis dan keterbatasannya dalam aplikasi AI modern.
Janji dan Realitas BNNs
Bayesian Neural Networks awalnya dikembangkan untuk mengatasi masalah overfitting pada neural network tradisional sambil menyediakan kuantifikasi ketidakpastian. Namun, konsensus komunitas menunjukkan bahwa BNNs belum memenuhi janji teoretisnya dalam aplikasi praktis. Tantangan utamanya bukan hanya kompleksitas komputasi, tetapi juga pertanyaan mendasar tentang bagaimana menentukan prior yang bermakna untuk parameter neural network.
Saya setuju bahwa neural network Bayesian tidak terlalu bermanfaat dalam praktik untuk banyak aplikasi, tetapi saya pikir masalah utamanya adalah biasanya lebih baik menggunakan kemampuan komputasi untuk melatih satu set bobot untuk model yang lebih besar, daripada melakukan inferensi perkiraan terhadap bobot dalam model yang lebih kecil.
Alternatif Modern untuk Kuantifikasi Ketidakpastian
Komunitas machine learning telah beralih ke pendekatan alternatif untuk kuantifikasi ketidakpastian. Conformal Prediction muncul sebagai metode yang sangat menjanjikan, menawarkan jaminan formal dan manfaat praktis tanpa beban komputasi dari pendekatan Bayesian. Metode ini hanya membutuhkan sekitar 20 sampel untuk mulai bekerja secara efektif untuk interval prediksi 95%, membuatnya sangat efisien dalam penggunaan data.
Poin-Poin Penting Tentang Jaringan Saraf Bayesian:
- Hanya membutuhkan 20 sampel untuk interval prediktif 95% yang efektif
- Terutama berguna dalam aplikasi ilmiah dengan pengumpulan data yang mahal
- Menghadapi tantangan dalam spesifikasi prior dan efisiensi komputasi
- Alternatif seperti Conformal Prediction menawarkan manfaat serupa dengan lebih sedikit kekurangan
Perspektif Regularisasi
Wawasan menarik dari diskusi ini adalah bahwa banyak praktik neural network standar sudah menggabungkan pemikiran seperti Bayesian. Regularisasi L1 dan L2 dapat diinterpretasikan sebagai implementasi prior Laplacian dan Gaussian. Ini menunjukkan bahwa perbedaan antara pendekatan Bayesian dan non-Bayesian mungkin tidak setajam yang terlihat pada awalnya.
Masa Depan BNNs
Meskipun BNNs mungkin memiliki aplikasi terbatas dalam deep learning secara umum, mereka tetap bernilai dalam konteks tertentu, terutama dalam aplikasi ilmiah di mana pemahaman model sangat penting dan data mahal untuk dikumpulkan. Namun, munculnya model bahasa besar telah menunjukkan bahwa memanfaatkan data dalam jumlah besar yang terkait secara tidak langsung seringkali terbukti lebih efektif daripada kuantifikasi ketidakpastian yang canggih pada dataset yang lebih kecil.
Kesimpulan
Pengalaman komunitas dengan BNNs menyoroti pelajaran yang lebih luas dalam machine learning: keeleganan teoretis tidak selalu diterjemahkan menjadi utilitas praktis. Meskipun pendekatan Bayesian menawarkan kerangka teoretis yang menarik untuk menangani ketidakpastian, manfaat praktisnya seringkali tidak membenarkan biaya komputasi dan kompleksitas implementasi, terutama di era di mana kelimpahan data dan kekuatan komputasi mendorong kemajuan.
Sumber: Bayesian Neural Networks