論文の概要: Leveraging Self-Consistency for Data-Efficient Amortized Bayesian Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04395v2
• Date: Tue, 10 Oct 2023 21:05:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 01:47:33.858463
• Title: Leveraging Self-Consistency for Data-Efficient Amortized Bayesian Inference
• Title（参考訳）: データ効率アモルトベイズ推定における自己一貫性の活用
• Authors: Marvin Schmitt, Daniel Habermann, Paul-Christian B\"urkner, Ullrich K\"othe, Stefan T. Radev
• Abstract要約: 本稿では,償却ベイズ推定の効率と精度を向上させる手法を提案する。 我々は,関節モデルの近似表現に基づいて限界確率を推定する。 我々は、この対称性の違反を損失関数として定式化し、条件付きニューラル密度推定器の学習ダイナミクスを加速する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.907072234794597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We propose a method to improve the efficiency and accuracy of amortized Bayesian inference (ABI) by leveraging universal symmetries in the probabilistic joint model $p(\theta, y)$ of parameters $\theta$ and data $y$. In a nutshell, we invert Bayes' theorem and estimate the marginal likelihood based on approximate representations of the joint model. Upon perfect approximation, the marginal likelihood is constant across all parameter values by definition. However, approximation error leads to undesirable variance in the marginal likelihood estimates across different parameter values. We formulate violations of this symmetry as a loss function to accelerate the learning dynamics of conditional neural density estimators. We apply our method to a bimodal toy problem with an explicit likelihood (likelihood-based) and a realistic model with an implicit likelihood (simulation-based).
• Abstract（参考訳）: 確率的関節モデル$p(\theta, y)$ of parameters $\theta$ and data $y$における普遍対称性を活用することにより、償却ベイズ推論(ABI)の効率と精度を向上させる方法を提案する。 一言で言えば、我々はベイズの定理を反転させ、ジョイントモデルの近似表現に基づいて限界確率を推定する。 完全近似が成立すると、定義による全てのパラメータ値の限界確率は一定となる。 しかし、近似誤差は、異なるパラメータ値にまたがる辺縁度推定値に好ましくないばらつきをもたらす。 我々は、この対称性の違反を損失関数として定式化し、条件付きニューラル密度推定器の学習ダイナミクスを加速する。 提案手法は,2モーダル玩具問題に対して,明示的な可能性(様相ベース)と暗黙的な可能性(シミュレーションベース)を持つ現実的モデルに適用する。

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