論文の概要: Minimizing the Expected Posterior Entropy Yields Optimal Summary Statistics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02340v1
• Date: Mon, 6 Jun 2022 03:59:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-07 17:39:22.388589
• Title: Minimizing the Expected Posterior Entropy Yields Optimal Summary Statistics
• Title（参考訳）: 期待される後エントロピー収量最適統計量の最小化
• Authors: Till Hoffmann and Jukka-Pekka Onnela
• Abstract要約: 後部エントロピー (EPE) の最小化は, 後部に対する条件密度推定器の学習と等価であることを示す。 本手法は, 集団遺伝学的問題だけでなく, 合成ベンチマークにも適用することにより, 高忠実度要約統計値が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.700709497727247
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extracting low-dimensional summary statistics from large datasets is essential for efficient (likelihood-free) inference. We propose obtaining summary statistics by minimizing the expected posterior entropy (EPE) under the prior predictive distribution of the model. We show that minimizing the EPE is equivalent to learning a conditional density estimator for the posterior as well as other information-theoretic approaches. Further summary extraction methods (including minimizing the $L^2$ Bayes risk, maximizing the Fisher information, and model selection approaches) are special or limiting cases of EPE minimization. We demonstrate that the approach yields high fidelity summary statistics by applying it to both a synthetic benchmark as well as a population genetics problem. We not only offer concrete recommendations for practitioners but also provide a unifying perspective for obtaining informative summary statistics.
• Abstract（参考訳）: 大規模なデータセットから低次元の要約統計を抽出することは、効率的な推論に欠かせない。 本稿では,予測された後部エントロピー(EPE)の予測分布を最小化して要約統計値を得る手法を提案する。 EPEの最小化は、後部および他の情報理論的アプローチに対する条件密度推定器の学習と等価であることを示す。 さらなる要約抽出法(l^2$ベイズリスクの最小化、フィッシャー情報の最大化、モデル選択アプローチを含む)は、epe最小化の特別または限定的なケースである。 本手法は,合成ベンチマークと集団遺伝問題の両方に適用することにより,忠実度の高い要約統計が得られることを示す。 我々は,実践者に対して具体的な勧告を提供するだけでなく,情報的要約統計を得るための統一的な視点も提供する。

関連論文リスト

• Prediction-Powered Adaptive Shrinkage Estimation [0.9208007322096532]
  予測パワー適応収縮(英: Prediction-Powered Adaptive Shrinkage、PAS)は、PPIを実証的なベイズ収縮で橋渡しし、複数の手段の推定を改善する手法である。 PASはML予測の信頼性に適応し、大規模アプリケーションにおいて従来のベースラインと現代的なベースラインを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T00:24:05Z)
• Predictions as Surrogates: Revisiting Surrogate Outcomes in the Age of AI [12.569286058146343]
  我々は、生物統計学における数十年前の代理結果モデルと予測駆動推論(PPI)の新たな分野との正式な関係を確立する。 我々は、既存のPPI提案よりも効率的な統計的推論手法である、補正予測を用いた推論を開発する。 我々は,最先端の機械学習/AIモデルを活用した3つのアプリケーションを通じて,既存のPPI提案よりも有効サンプルサイズが大幅に向上したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-16T18:30:33Z)
• Distributionally Robust Optimization as a Scalable Framework to Characterize Extreme Value Distributions [22.765095010254118]
  本研究の目的は分散ロバストな最適化 (DRO) 推定器の開発であり、特に多次元極値理論 (EVT) の統計量についてである。 点過程の空間における半パラメトリックな最大安定制約によって予測されるDRO推定器について検討した。 両手法は, 合成データを用いて検証し, 所定の特性を回復し, 提案手法の有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-31T19:45:27Z)
• Regression-aware Inference with LLMs [52.764328080398805]
  提案手法は,一般的な回帰と評価指標に準最適であることを示す。 本稿では,ベイズ最適解を推定し,サンプル応答からクローズド形式の評価指標を推定する代替推論手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T03:24:34Z)
• Prediction-Oriented Bayesian Active Learning [51.426960808684655]
  予測情報ゲイン(EPIG)は、パラメータではなく予測空間における情報ゲインを測定する。 EPIGは、さまざまなデータセットやモデルにわたるBALDと比較して、予測パフォーマンスが向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-17T10:59:57Z)
• Fine-grained Retrieval Prompt Tuning [149.9071858259279]
  微粒な検索プロンプトチューニングは, サンプルプロンプトと特徴適応の観点から, きめの細かい検索タスクを実行するために, 凍結した事前学習モデルを操る。 学習可能なパラメータが少ないFRPTは、広く使われている3つの細粒度データセットの最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-29T04:10:04Z)
• Improving the Accuracy of Marginal Approximations in Likelihood-Free Inference via Localisation [0.0]
  高次元確率自由推論への有望なアプローチは、低次元の辺縁後部を推定する。 このような低次元近似は、一見直感的な要約統計選択において驚くほど貧弱であることを示す。 実装や自動化が容易な限界推定に対する代替手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-14T04:56:44Z)
• Supervised PCA: A Multiobjective Approach [70.99924195791532]
  制御主成分分析法(SPCA) 本研究では,これらの目的を両立させる新しいSPCA手法を提案する。 この手法は、任意の教師付き学習損失に対応し、統計的再構成により、一般化された線形モデルの新しい低ランク拡張を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-10T18:46:58Z)
• A maximum-entropy approach to off-policy evaluation in average-reward MDPs [54.967872716145656]
  この研究は、無限水平非カウントマルコフ決定過程(MDPs)における関数近似を伴うオフ・ポリティ・アセスメント(OPE)に焦点を当てる。 提案手法は,第1の有限サンプル OPE 誤差境界であり,既存の結果がエピソードおよびディスカウントケースを超えて拡張される。 この結果から,教師あり学習における最大エントロピー的アプローチを並列化して,十分な統計値を持つ指数関数型家族分布が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-17T18:13:37Z)
• Deep Dimension Reduction for Supervised Representation Learning [51.10448064423656]
  本研究は,本質的な特徴を持つ学習表現の次元削減手法を提案する。 提案手法は, 十分次元還元法の非パラメトリック一般化である。 推定された深度非パラメトリック表現は、その余剰リスクが0に収束するという意味で一貫したものであることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-10T14:47:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。