Fugu-MT 論文翻訳(概要): A kernel Stein test of goodness of fit for sequential models

論文の概要: A kernel Stein test of goodness of fit for sequential models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10741v1
Date: Wed, 19 Oct 2022 17:30:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-20 13:53:46.288352
Title: A kernel Stein test of goodness of fit for sequential models
Title（参考訳）: 逐次モデルに対する適合の良さに関するカーネルスタイン検定
Authors: Jerome Baum and Heishiro Kanagawa and Arthur Gretton
Abstract要約: 本研究では,様々な次元の観測をモデル化する確率密度の最適度尺度を提案する。提案手法は,非正規化密度の良質性テストを構築するために用いられてきたカーネルSteindisrepancy(KSD)の例である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.8408003104988
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose a goodness-of-fit measure for probability densities modelling observations with varying dimensionality, such as text documents of differing lengths or variable-length sequences. The proposed measure is an instance of the kernel Stein discrepancy (KSD), which has been used to construct goodness-of-fit tests for unnormalised densities. Existing KSDs require the model to be defined on a fixed-dimension space. As our major contributions, we extend the KSD to the variable dimension setting by identifying appropriate Stein operators, and propose a novel KSD goodness-of-fit test. As with the previous variants, the proposed KSD does not require the density to be normalised, allowing the evaluation of a large class of models. Our test is shown to perform well in practice on discrete sequential data benchmarks.
Abstract（参考訳）: 異なる長さのテキスト文書や可変長列などの次元の異なる観測をモデル化する確率密度に対する適合度尺度を提案する。提案手法はkernel stein discrepancy(ksd)の例であり、非正規化密度に対する適合性テストの構築に用いられている。既存のKSDは、モデルを固定次元空間上で定義する必要がある。主な貢献として、適切なスタイン作用素を同定することにより、KSDを可変次元設定に拡張し、新しいKSD適合性テストを提案する。以前の変種と同様に、提案されたksdは密度を正規化する必要がなく、大きなモデルのクラスを評価することができる。我々のテストは、離散的なシーケンシャルなデータベンチマークで実際によく機能することが示されている。

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