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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04395v3
• Date: Mon, 26 Feb 2024 13:45:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 22:22:16.446548
• 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, Desi R. Ivanova, Daniel Habermann, Ullrich K\"othe, Paul-Christian B\"urkner, 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0358713021250083
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We propose a method to improve the efficiency and accuracy of amortized Bayesian inference by leveraging universal symmetries in the joint probabilistic model of parameters and data. 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, errors in approximate inference lead to undesirable variance in the marginal likelihood estimates across different parameter values. We penalize violations of this symmetry with a \textit{self-consistency loss} which significantly improves the quality of approximate inference in low data regimes and can be used to augment the training of popular neural density estimators. We apply our method to a number of synthetic problems and realistic scientific models, discovering notable advantages in the context of both neural posterior and likelihood approximation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,パラメータとデータの連立確率モデルにおける普遍対称性を利用して,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。 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、近似推論における誤差は、異なるパラメータ値の辺縁推定値に望ましくないばらつきをもたらす。 この対称性の違反を \textit{self-consistency loss} で罰し、低データレジームにおける近似推論の品質を大幅に改善し、人気のある神経密度推定器のトレーニングを強化するために使用できる。 本手法を多くの合成問題や現実的な科学的モデルに適用し,神経後部および確率近似の文脈において顕著な利点を見出した。

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