論文の概要: Bayesian Quantification with Black-Box Estimators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09159v1
• Date: Fri, 17 Feb 2023 22:10:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 20:18:42.228209
• Title: Bayesian Quantification with Black-Box Estimators
• Title（参考訳）: ブラックボックス推定器を用いたベイズ量子化
• Authors: Albert Ziegler, Pawe{\l} Czy\.z
• Abstract要約: 調整された分類と数、ブラックボックスシフト推定器、不変比推定器などのアプローチでは、クラス分布を推定し、弱い仮定の下で保証を得る補助的(および潜在的に偏りのある)ブラックボックス分類器を用いる。 これら全てのアルゴリズムが特定のベイズ連鎖モデルにおける推論と密接に関連していることを示し、仮定された基底構造生成過程を近似する。 次に,導入モデルに対する効率的なマルコフ・モンテカルロサンプリング手法について検討し,大容量データ限界における一貫性の保証を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.599072005190786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding how different classes are distributed in an unlabeled data set is an important challenge for the calibration of probabilistic classifiers and uncertainty quantification. Approaches like adjusted classify and count, black-box shift estimators, and invariant ratio estimators use an auxiliary (and potentially biased) black-box classifier trained on a different (shifted) data set to estimate the class distribution and yield asymptotic guarantees under weak assumptions. We demonstrate that all these algorithms are closely related to the inference in a particular Bayesian model, approximating the assumed ground-truth generative process. Then, we discuss an efficient Markov Chain Monte Carlo sampling scheme for the introduced model and show an asymptotic consistency guarantee in the large-data limit. We compare the introduced model against the established point estimators in a variety of scenarios, and show it is competitive, and in some cases superior, with the state of the art.
• Abstract（参考訳）: ラベルのないデータセットで異なるクラスがどのように配布されるかを理解することは、確率的分類器と不確かさの定量化のキャリブレーションにとって重要な課題である。 調整された分類と数、ブラックボックスシフト推定器、不変比推定器などのアプローチでは、クラス分布を推定し、弱い仮定の下で漸近的な保証を得るために、異なる(シフトした)データセットで訓練された補助的(および潜在的にバイアスのある)ブラックボックス分類器を使用する。 これらのアルゴリズムは特定のベイズモデルにおける推論と密接な関係を示し、仮定された地層構造生成過程を近似する。 次に,導入モデルに対する効率的なマルコフ連鎖モンテカルロサンプリング手法について検討し,大容量データ限界における漸近的整合性保証を示す。 導入したモデルと,様々なシナリオにおいて確立された点推定器を比較して,競争力があり,場合によっては技術水準よりも優れていることを示す。

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