論文の概要: Learning to Estimate Without Bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12403v1
• Date: Sun, 24 Oct 2021 10:23:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-27 13:02:48.584598
• Title: Learning to Estimate Without Bias
• Title（参考訳）: バイアスのない見積もりを学ぶ
• Authors: Tzvi Diskin, Yonina C. Eldar and Ami Wiesel
• Abstract要約: 本稿では、標準平均二乗誤差(MSE)損失に二乗バイアス項を加えるバイアス拘束型推定器(BCE)を提案する。 BCE が最小変数不偏推定器 (MVUE) に収束することを証明する。 BCEの第二の動機は、同じ未知の複数の推定値が平均化されてパフォーマンスが向上するアプリケーションにおいてである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.05441565830726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the use of deep learning for parameter estimation. We propose Bias Constrained Estimators (BCE) that add a squared bias term to the standard mean squared error (MSE) loss. The main motivation to BCE is learning to estimate deterministic unknown parameters with no Bayesian prior. Unlike standard learning based estimators that are optimal on average, we prove that BCEs converge to Minimum Variance Unbiased Estimators (MVUEs). We derive closed form solutions to linear BCEs. These provide a flexible bridge between linear regrssion and the least squares method. In non-linear settings, we demonstrate that BCEs perform similarly to MVUEs even when the latter are computationally intractable. A second motivation to BCE is in applications where multiple estimates of the same unknown are averaged for improved performance. Examples include distributed sensor networks and data augmentation in test-time. In such applications, unbiasedness is a necessary condition for asymptotic consistency.
• Abstract（参考訳）: パラメータ推定におけるディープラーニングの利用を検討する。 本稿では、標準平均二乗誤差(MSE)損失に二乗バイアス項を加えるバイアス拘束型推定器(BCE)を提案する。 BCEの主な動機は、ベイズ以前の決定論的未知のパラメータを推定することである。 平均的に最適である標準学習ベース推定器とは異なり、BCEは最小分散不偏推定器(MVUE)に収束する。 閉形式解を線形BCEに導出する。 これらは線形回帰と最小二乗法の間の柔軟なブリッジを提供する。 非線形設定では,BCE が MVUE とよく似た性能を示す。 BCEの第二の動機は、同じ未知の複数の推定値を平均化してパフォーマンスを向上させるアプリケーションである。 例えば、分散センサーネットワークやテスト時のデータ拡張がある。 そのような応用において、不偏性は漸近的一貫性に必要な条件である。

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