寄りたいのに寄れない

今こちらでやっている仕事は、非線形モデルのベイズ推定を用いたパラメータ推定を使っております。
少しこの手法に手を染めたことがある方は分かるかと存じますが、とにかく平衡点を見つけられるかは、検索の初期値に依存したりします*1。

で、観測データの質が悪かったりすると、ちぃともConvergeしません。
モデルの冗長性を高めて、尤度関数もFat Tailな物に変更して・・・・・試行錯誤の結果、手に入れる結果。

こういうのたくさんやっていますと、大体モデル毎の初期値の設定の仕方の癖みたいなのを把握してきます。

これが、教師存在方のニューラルネットワークかなんかで自動化できたらよいのですが、現在は手動ニューラルネットワーク。
本気で初期値変動関数みたいなのを見つけるモデルをもう一個・・・・・とか考えてしまいます。

そしてそのモデルの初期値を・・・・・（以下ループ）。

*1:初期値依存で結果が変わるわけではありません。Convergeするかしないかで、Convergeしたら、初期値に拘らず同様の結果が出ます。