論文の概要: A Deep Learning Method for Comparing Bayesian Hierarchical Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11873v2
• Date: Wed, 12 Jul 2023 11:57:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 19:58:01.708781
• Title: A Deep Learning Method for Comparing Bayesian Hierarchical Models
• Title（参考訳）: ベイズ階層モデルの比較のための深層学習法
• Authors: Lasse Elsem\"uller, Martin Schnuerch, Paul-Christian B\"urkner, Stefan T. Radev
• Abstract要約: 本稿では,任意の階層モデルに対してベイズモデルの比較を行う深層学習手法を提案する。 提案手法は,任意の実データアプリケーションに先立って,後続モデル確率の効率的な再推定と高速な性能検証を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bayesian model comparison (BMC) offers a principled approach for assessing the relative merits of competing computational models and propagating uncertainty into model selection decisions. However, BMC is often intractable for the popular class of hierarchical models due to their high-dimensional nested parameter structure. To address this intractability, we propose a deep learning method for performing BMC on any set of hierarchical models which can be instantiated as probabilistic programs. Since our method enables amortized inference, it allows efficient re-estimation of posterior model probabilities and fast performance validation prior to any real-data application. In a series of extensive validation studies, we benchmark the performance of our method against the state-of-the-art bridge sampling method and demonstrate excellent amortized inference across all BMC settings. We then showcase our method by comparing four hierarchical evidence accumulation models that have previously been deemed intractable for BMC due to partly implicit likelihoods. In this application, we corroborate evidence for the recently proposed L\'evy flight model of decision-making and show how transfer learning can be leveraged to enhance training efficiency. We provide reproducible code for all analyses and an open-source implementation of our method.
• Abstract（参考訳）: ベイズモデル比較(BMC)は、競合する計算モデルの相対的な利点を評価し、不確実性をモデル選択決定に伝播する原理的なアプローチを提供する。 しかし、BMCは高次元ネストパラメータ構造のため、一般的な階層モデルのクラスにとってしばしば難解である。 この難易度に対処するために,確率的プログラムとしてインスタンス化可能な階層モデルの集合上でBMCを実行する深層学習手法を提案する。 そこで本手法では,任意の実データアプリケーションに先立って,後続モデル確率の効率的な再推定と高速な性能検証を可能にする。 そこで本研究では, 提案手法の性能を最先端の橋梁サンプリング法と比較し, 全てのBMC設定において優れた償却推論を示す。 次に,従来bmcでは難解であった4つの階層的エビデンス蓄積モデルを比較し,その手法を示す。 本稿では,最近提案されたL'evy飛行モデルによる意思決定の実証と,伝達学習の活用による学習効率の向上を実証する。 すべての解析に再現可能なコードを提供し,オープンソースで実装する。

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