Czym różni się VI od MCMC pod względem kompromisu?

Wnioskowanie wariacyjne (VI) i łańcuch Markowa Monte Carlo (MCMC) to dwa główne podejścia do przybliżania złożonych rozkładów posteriori w modelach bayesowskich, różniące się kompromisem między dokładnością a efektywnością obliczeniową.

• MCMC zapewnia próbki asymptotycznie dokładne z rozkładu posteriori, ale często wymaga dużo czasu obliczeń i może nie skalować się dobrze na duże dane lub złożone modele.

• VI zamienia zadanie przybliżenia na optymalizację, co zwykle jest szybsze i bardziej skalowalne, ale przybliżenie może być mniej dokładne i zależy od wybranej rodziny rozkładów wariacyjnych.

Tak więc kompromis wygląda następująco:

Metoda	Dokładność	Efektywność obliczeniowa	Skalowalność
MCMC	Wysoka (asymptotycznie dokładna)	Niska (kosztowne obliczenia)	Ograniczona
VI	Średnia (zależy od przybliżenia)	Wysoka (szybka optymalizacja)	Dobra

Wybór między nimi zależy od wymagań dotyczących dokładności i zasobów. W zadaniach z ograniczonym czasem i dużymi danymi często wybiera się VI, a dla dokładniejszej analizy — MCMC.