mô hình Bayes phân cấp so với Bayes theo kinh nghiệm

Bạn có coi HBM vs EB là hai lựa chọn thay thế trong đó các siêu đường kính là "trong trò chơi" được lấy mẫu / ước tính / vv.? Rõ ràng có một kết nối giữa hai.

Bạn có xem xét HBM "Bayesian" đầy đủ hơn EB không? Có nơi nào mà tôi có thể thấy sự khác biệt giữa việc "hoàn toàn Bayes" và các lựa chọn thay thế khác không?

Cảm ơn.

Tôi muốn nói rằng HBM chắc chắn là "nhiều Bayes" hơn EB, vì ngoài lề là một cách tiếp cận Bayes hơn là tối ưu hóa. Về cơ bản, đối với tôi, EB bỏ qua sự không chắc chắn trong các tham số siêu, trong khi HBM cố gắng đưa nó vào phân tích. Tôi nghi ngờ HMB là một ý tưởng tốt khi có ít dữ liệu và do đó không chắc chắn đáng kể trong các tham số siêu, phải được tính đến. Mặt khác, đối với các bộ dữ liệu lớn, EB trở nên hấp dẫn hơn vì nó thường ít tốn kém về mặt tính toán và khối lượng dữ liệu thường có nghĩa là kết quả ít nhạy cảm hơn với các cài đặt siêu tham số.

Tôi đã làm việc trên các trình phân loại quy trình Gaussian và thường xuyên tối ưu hóa các tham số siêu để tối đa hóa khả năng cận biên dẫn đến việc điều chỉnh quá mức ML và do đó làm giảm đáng kể hiệu suất tổng quát. Tôi nghi ngờ trong những trường hợp đó, một điều trị HBM đầy đủ sẽ đáng tin cậy hơn, nhưng cũng tốn kém hơn nhiều.