論文の概要: Benchmarking Simulation-Based Inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04653v1
- Date: Tue, 12 Jan 2021 18:31:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-04 01:52:12.300203
- Title: Benchmarking Simulation-Based Inference
- Title（参考訳）: ベンチマークシミュレーションに基づく推論
- Authors: Jan-Matthis Lueckmann, Jan Boelts, David S. Greenberg, Pedro J.
Gon\c{c}alves, Jakob H. Macke
- Abstract要約: 確率的モデリングの最近の進歩は、確率の数値的評価を必要としないシミュレーションに基づく推論アルゴリズムを多数もたらした。
推論タスクと適切なパフォーマンス指標を備えたベンチマークを,アルゴリズムの初期選択とともに提供する。
性能指標の選択は重要であり、最先端のアルゴリズムでさえ改善の余地があり、逐次推定によりサンプリング効率が向上することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.3898004059026325
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advances in probabilistic modelling have led to a large number of
simulation-based inference algorithms which do not require numerical evaluation
of likelihoods. However, a public benchmark with appropriate performance
metrics for such 'likelihood-free' algorithms has been lacking. This has made
it difficult to compare algorithms and identify their strengths and weaknesses.
We set out to fill this gap: We provide a benchmark with inference tasks and
suitable performance metrics, with an initial selection of algorithms including
recent approaches employing neural networks and classical Approximate Bayesian
Computation methods. We found that the choice of performance metric is
critical, that even state-of-the-art algorithms have substantial room for
improvement, and that sequential estimation improves sample efficiency. Neural
network-based approaches generally exhibit better performance, but there is no
uniformly best algorithm. We provide practical advice and highlight the
potential of the benchmark to diagnose problems and improve algorithms. The
results can be explored interactively on a companion website. All code is open
source, making it possible to contribute further benchmark tasks and inference
algorithms.
- Abstract（参考訳）: 確率的モデリングの最近の進歩は、確率の数値的評価を必要としない多くのシミュレーションに基づく推論アルゴリズムを生み出した。
しかし、このような'likelihood-free'アルゴリズムに適切なパフォーマンス指標を持つ公開ベンチマークは欠落している。
これにより、アルゴリズムの比較と、その強みと弱みの特定が難しくなった。
私たちは、推論タスクと適切なパフォーマンスメトリクスを備えたベンチマークを提供し、ニューラルネットワークと古典的な近似ベイズ計算手法を用いた最近のアプローチを含むアルゴリズムを初期選択します。
性能指標の選択は重要であり、最先端のアルゴリズムでさえ改善の余地があり、逐次推定によりサンプリング効率が向上することがわかった。
ニューラルネットワークベースのアプローチは一般的にパフォーマンスが向上するが、一様に最適なアルゴリズムはない。
我々は,問題を診断し,アルゴリズムを改善するためのベンチマークの可能性を強調し,実践的なアドバイスを提供する。
結果はコンパニオンwebサイトでインタラクティブに探すことができる。
すべてのコードはオープンソースであり、さらなるベンチマークタスクと推論アルゴリズムに貢献することができる。
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