論文の概要: Validation Diagnostics for SBI algorithms based on Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09602v1
• Date: Thu, 17 Nov 2022 15:48:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 15:07:58.523496
• Title: Validation Diagnostics for SBI algorithms based on Normalizing Flows
• Title（参考訳）: 流れの正規化に基づくsbiアルゴリズムの検証診断
• Authors: Julia Linhart (1,2), Alexandre Gramfort (1), Pedro L. C. Rodrigues (2) ((1) MIND - INRIA, (2) University of Paris-Saclay, (3) STATIFY - INRIA)
• Abstract要約: 本研究は,NFに基づく多次元条件(後)密度推定器の検証診断を容易にすることを提案する。 また、局所的な一貫性の結果に基づいた理論的保証も提供する。 この作業は、より良い特定モデルの設計を支援したり、新しいSBIアルゴリズムの開発を促進するのに役立つだろう。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.41644538483948
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Building on the recent trend of new deep generative models known as Normalizing Flows (NF), simulation-based inference (SBI) algorithms can now efficiently accommodate arbitrary complex and high-dimensional data distributions. The development of appropriate validation methods however has fallen behind. Indeed, most of the existing metrics either require access to the true posterior distribution, or fail to provide theoretical guarantees on the consistency of the inferred approximation beyond the one-dimensional setting. This work proposes easy to interpret validation diagnostics for multi-dimensional conditional (posterior) density estimators based on NF. It also offers theoretical guarantees based on results of local consistency. The proposed workflow can be used to check, analyse and guarantee consistent behavior of the estimator. The method is illustrated with a challenging example that involves tightly coupled parameters in the context of computational neuroscience. This work should help the design of better specified models or drive the development of novel SBI-algorithms, hence allowing to build up trust on their ability to address important questions in experimental science.
• Abstract（参考訳）: 正規化フロー (NF) と呼ばれる新しい深層生成モデルのトレンドに基づき、シミュレーションベース推論 (SBI) アルゴリズムが任意の複素および高次元データ分布を効率的に適応できるようになった。 しかし、適切な検証方法の開発は遅れている。 実際、既存のメトリックのほとんどは、真の後方分布へのアクセスを必要とするか、あるいは1次元設定を超えて推定された近似の一貫性に関する理論的保証を提供していない。 本研究は,NFに基づく多次元条件(後)密度推定器の検証診断を容易にすることを提案する。 局所的一貫性の結果に基づく理論的保証も提供する。 提案するワークフローは、推定子の一貫した振る舞いのチェック、分析、保証に使用できる。 この方法は、計算神経科学の文脈において、密結合パラメータを含む困難な例で示される。 この研究は、より良い特定モデルの設計や、新しいsbi-algorithmsの開発に役立ち、実験科学における重要な疑問に答える能力に対する信頼を築くことができるだろう。

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