論文の概要: Contrastive Neural Ratio Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06170v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 00:12:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 13:45:40.555146
• Title: Contrastive Neural Ratio Estimation
• Title（参考訳）: コントラスト的神経比推定
• Authors: Benjamin Kurt Miller, Christoph Weniger, Patrick Forr\'e
• Abstract要約: Likelihood-to-evidence ratio Estimation は通常、バイナリ (NRE-A) またはマルチクラス (NRE-B) の分類タスクとしてキャストされる。 バイナリ分類フレームワークとは対照的に、現在のマルチクラスバージョンの定式化は本質的で未知のバイアス項を持つ。 我々は,NRE-Bに固有のバイアスを最適に含まないマルチクラスフレームワークを提案し,実践者が依存する診断を行う立場に置かれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Likelihood-to-evidence ratio estimation is usually cast as either a binary (NRE-A) or a multiclass (NRE-B) classification task. In contrast to the binary classification framework, the current formulation of the multiclass version has an intrinsic and unknown bias term, making otherwise informative diagnostics unreliable. We propose a multiclass framework free from the bias inherent to NRE-B at optimum, leaving us in the position to run diagnostics that practitioners depend on. It also recovers NRE-A in one corner case and NRE-B in the limiting case. For fair comparison, we benchmark the behavior of all algorithms in both familiar and novel training regimes: when jointly drawn data is unlimited, when data is fixed but prior draws are unlimited, and in the commonplace fixed data and parameters setting. Our investigations reveal that the highest performing models are distant from the competitors (NRE-A, NRE-B) in hyperparameter space. We make a recommendation for hyperparameters distinct from the previous models. We suggest a bound on the mutual information as a performance metric for simulation-based inference methods, without the need for posterior samples, and provide experimental results.
• Abstract（参考訳）: Likelihood-to-evidence ratio Estimation は通常、バイナリ(NRE-A)またはマルチクラス(NRE-B)分類タスクとしてキャストされる。 バイナリ分類フレームワークとは対照的に、現在のマルチクラスバージョンの定式化は本質的で未知のバイアス項を持ち、それ以外の情報的診断は信頼できない。 我々は,NRE-Bに固有のバイアスを最適に含まないマルチクラスフレームワークを提案し,実践者が依存する診断を行う立場に置かれる。 また、1つのコーナーケースでNRE-Aを、制限ケースでNRE-Bを回復する。 公正な比較のために,共同で描画されたデータが無制限である場合,データの固定と事前の描画が無制限である場合,一般的な固定データとパラメータ設定のいずれにおいても,すべてのアルゴリズムの挙動をベンチマークする。 本研究は,高パラメータ空間における競合モデル (NRE-A, NRE-B) とは距離があることを示す。 我々は、以前のモデルとは異なるハイパーパラメータを推奨する。 シミュレーションに基づく推論法の性能指標として,後方サンプルを必要とせずに相互情報にバウンドを提示し,実験結果を提供する。

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