論文の概要: L-C2ST: Local Diagnostics for Posterior Approximations in Simulation-Based Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03580v2
• Date: Mon, 9 Oct 2023 21:57:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 09:09:32.618772
• Title: L-C2ST: Local Diagnostics for Posterior Approximations in Simulation-Based Inference
• Title（参考訳）: L-C2ST:シミュレーションによる後部近似の局所診断
• Authors: Julia Linhart, Alexandre Gramfort, Pedro L. C. Rodrigues
• Abstract要約: L-C2STは、任意の観測で後部推定器の局所的な評価を可能にする。 理論上は根拠があり容易に解釈できる。 標準的なSBIベンチマークでは、L-C2STはC2STに匹敵する結果を提供し、代替のローカルアプローチより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.22081662149488
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many recent works in simulation-based inference (SBI) rely on deep generative models to approximate complex, high-dimensional posterior distributions. However, evaluating whether or not these approximations can be trusted remains a challenge. Most approaches evaluate the posterior estimator only in expectation over the observation space. This limits their interpretability and is not sufficient to identify for which observations the approximation can be trusted or should be improved. Building upon the well-known classifier two-sample test (C2ST), we introduce L-C2ST, a new method that allows for a local evaluation of the posterior estimator at any given observation. It offers theoretically grounded and easy to interpret -- e.g. graphical -- diagnostics, and unlike C2ST, does not require access to samples from the true posterior. In the case of normalizing flow-based posterior estimators, L-C2ST can be specialized to offer better statistical power, while being computationally more efficient. On standard SBI benchmarks, L-C2ST provides comparable results to C2ST and outperforms alternative local approaches such as coverage tests based on highest predictive density (HPD). We further highlight the importance of local evaluation and the benefit of interpretability of L-C2ST on a challenging application from computational neuroscience.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションベース推論(SBI)における最近の多くの研究は、複雑で高次元の後方分布を近似する深層生成モデルに依存している。 しかし、これらの近似が信頼できるかどうかの評価は依然として課題である。 ほとんどのアプローチでは、後方推定器は観測空間上の期待でのみ評価される。 これにより解釈可能性が制限され、近似が信頼できるか改善されるべきかを特定できない。 有名な分類器2サンプル試験(C2ST)に基づいて,任意の観測で後部推定器の局所的な評価を可能にする新しい手法であるL-C2STを導入する。 理論的に根拠があり、簡単に解釈できる -- グラフィカルな -- 診断を提供するが、C2STとは異なり、真の後部からのサンプルにアクセスする必要はない。 フローベース後部推定器の正規化の場合、L-C2STは計算効率が良く、より優れた統計パワーを提供するために特殊化することができる。 標準的なSBIベンチマークでは、L-C2STはC2STに匹敵する結果を提供し、最大予測密度(HPD)に基づいたカバレッジテストのような他のローカルアプローチよりも優れている。 さらに,L-C2STの局所的評価の重要性と,計算神経科学からの挑戦的応用に対する解釈可能性の利点を強調した。

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