論文の概要: Deep Direct Likelihood Knockoffs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15835v1
• Date: Fri, 31 Jul 2020 04:09:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 06:11:42.506090
• Title: Deep Direct Likelihood Knockoffs
• Title（参考訳）: 深い直接的可能性のノックオフ
• Authors: Mukund Sudarshan, Wesley Tansey, Rajesh Ranganath
• Abstract要約: 科学的領域では、科学者は予測を行うのにどの特徴が実際に重要なのかを知りたがることが多い。 Model-Xのノックオフにより、FDRを制御して重要な特徴を発見することができる。 我々は、ノックオフスワップ特性がもたらすKLの発散を直接最小化するDeep Direct Likelihood Knockoffs (DDLK) を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.261829940133484
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Predictive modeling often uses black box machine learning methods, such as deep neural networks, to achieve state-of-the-art performance. In scientific domains, the scientist often wishes to discover which features are actually important for making the predictions. These discoveries may lead to costly follow-up experiments and as such it is important that the error rate on discoveries is not too high. Model-X knockoffs enable important features to be discovered with control of the FDR. However, knockoffs require rich generative models capable of accurately modeling the knockoff features while ensuring they obey the so-called "swap" property. We develop Deep Direct Likelihood Knockoffs (DDLK), which directly minimizes the KL divergence implied by the knockoff swap property. DDLK consists of two stages: it first maximizes the explicit likelihood of the features, then minimizes the KL divergence between the joint distribution of features and knockoffs and any swap between them. To ensure that the generated knockoffs are valid under any possible swap, DDLK uses the Gumbel-Softmax trick to optimize the knockoff generator under the worst-case swap. We find DDLK has higher power than baselines while controlling the false discovery rate on a variety of synthetic and real benchmarks including a task involving a large dataset from one of the epicenters of COVID-19.
• Abstract（参考訳）: 予測モデリングでは、ディープニューラルネットワークなどのブラックボックス機械学習手法を使用して最先端のパフォーマンスを実現することが多い。 科学的領域では、科学者は予測を行うのにどの特徴が実際に重要なのかを知りたがることが多い。 これらの発見は、コストのかかるフォローアップ実験につながる可能性があり、発見に対するエラー率があまり高くないことが重要である。 model-xのノックオフにより、fdrを制御して重要な機能を発見できる。 しかし、ノックオフには、いわゆる"swap"プロパティに準拠しながら、ノックオフ機能を正確にモデル化できるリッチな生成モデルが必要である。 我々は、ノックオフスワップ特性がもたらすKLの発散を直接最小化するDeep Direct Likelihood Knockoffs (DDLK) を開発した。 DDLKは、まず特徴の明示的な可能性を最大化し、次に特徴とノックオフの結合分布とそれらのスワップ間のKLのばらつきを最小化する。 生成したノックオフが任意のスワップで有効であることを保証するため、DDLKはGumbel-Softmaxトリックを使用して、最悪のスワップでノックオフジェネレータを最適化する。 DDLKはベースラインよりも高いパワーを持ち、COVID-19の震源の1つである大規模なデータセットを含む様々な合成および実際のベンチマークでの偽発見率を制御する。

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