論文の概要: Robust Neural Posterior Estimation and Statistical Model Criticism
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06564v1
- Date: Wed, 12 Oct 2022 20:06:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-14 15:16:19.198868
- Title: Robust Neural Posterior Estimation and Statistical Model Criticism
- Title（参考訳）: ロバスト神経後部推定と統計的モデル批判
- Authors: Daniel Ward, Patrick Cannon, Mark Beaumont, Matteo Fasiolo, Sebastian
M Schmon
- Abstract要約: モデラーはシミュレータを真のデータ生成プロセスの理想主義的な表現として扱わなければならない。
本研究では,シミュレーションモデルにおけるブラックボックスパラメータ推論を可能にするアルゴリズムのクラスであるNPEを再検討する。
一方,NPEを経時的に用いた場合,不特定性の存在は信頼できない推論につながることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5749416770494706
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Computer simulations have proven a valuable tool for understanding complex
phenomena across the sciences. However, the utility of simulators for modelling
and forecasting purposes is often restricted by low data quality, as well as
practical limits to model fidelity. In order to circumvent these difficulties,
we argue that modellers must treat simulators as idealistic representations of
the true data generating process, and consequently should thoughtfully consider
the risk of model misspecification. In this work we revisit neural posterior
estimation (NPE), a class of algorithms that enable black-box parameter
inference in simulation models, and consider the implication of a
simulation-to-reality gap. While recent works have demonstrated reliable
performance of these methods, the analyses have been performed using synthetic
data generated by the simulator model itself, and have therefore only addressed
the well-specified case. In this paper, we find that the presence of
misspecification, in contrast, leads to unreliable inference when NPE is used
naively. As a remedy we argue that principled scientific inquiry with
simulators should incorporate a model criticism component, to facilitate
interpretable identification of misspecification and a robust inference
component, to fit 'wrong but useful' models. We propose robust neural posterior
estimation (RNPE), an extension of NPE to simultaneously achieve both these
aims, through explicitly modelling the discrepancies between simulations and
the observed data. We assess the approach on a range of artificially
misspecified examples, and find RNPE performs well across the tasks, whereas
naively using NPE leads to misleading and erratic posteriors.
- Abstract（参考訳）: 計算機シミュレーションは、科学全体の複雑な現象を理解するための貴重なツールであることが証明されている。
しかし、モデリングと予測のためのシミュレータの有用性は、しばしばデータ品質の低さと、モデル忠実性に対する実用的な制限によって制限される。
これらの困難を回避するために、モデルラーはシミュレータを真のデータ生成プロセスの理想論的表現として扱う必要があり、その結果、モデルの誤特定のリスクを慎重に考慮する必要があると論じている。
本研究では,シミュレーションモデルにおけるブラックボックスパラメータ推定を可能にするアルゴリズムのクラスであるneural posterior estimation (npe)を再検討し,シミュレーションから現実へのギャップの含意を検討する。
近年の研究では,これらの手法の信頼性が実証されているが,シミュレータモデル自体が生成した合成データを用いて解析を行ってきた。
そこで本論文では,NPEを用いた場合,非特異性の存在が信頼できない推論につながることを示す。
シミュレーションを用いた科学的調査は、誤特定の解釈可能な識別と頑健な推論コンポーネントを容易にし、モデルに適合させるために、モデル批判コンポーネントを取り入れるべきである、と我々は論じている。
シミュレーションと観測データとの差異を明示的にモデル化し,npeの拡張による2つの目標を同時に達成するためのロバスト神経後方推定(rnpe)を提案する。
提案手法は, 人工的に不特定な事例に対して評価し, RNPEがタスク全体にわたって良好に機能するのに対して, NPEを経口的に用いた場合, ミスリードや不安定な後肢が生じる。
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