論文の概要: Sensitivity-Aware Amortized Bayesian Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11122v1
• Date: Tue, 17 Oct 2023 10:14:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 16:30:21.896898
• Title: Sensitivity-Aware Amortized Bayesian Inference
• Title（参考訳）: 感度を意識したベイズ推定
• Authors: Lasse Elsem\"uller, Hans Olischl\"ager, Marvin Schmitt, Paul-Christian B\"urkner, Ullrich K\"othe, Stefan T.Radev
• Abstract要約: 現代のベイズにおける基本的な選択は、可能性関数と事前分布の仕様についてである。 本稿では,感性解析をアモータイズしたベイズ推論に組み込むための多面的手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7775825387442485
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Bayesian inference is a powerful framework for making probabilistic inferences and decisions under uncertainty. Fundamental choices in modern Bayesian workflows concern the specification of the likelihood function and prior distributions, the posterior approximator, and the data. Each choice can significantly influence model-based inference and subsequent decisions, thereby necessitating sensitivity analysis. In this work, we propose a multifaceted approach to integrate sensitivity analyses into amortized Bayesian inference (ABI, i.e., simulation-based inference with neural networks). First, we utilize weight sharing to encode the structural similarities between alternative likelihood and prior specifications in the training process with minimal computational overhead. Second, we leverage the rapid inference of neural networks to assess sensitivity to various data perturbations or pre-processing procedures. In contrast to most other Bayesian approaches, both steps circumvent the costly bottleneck of refitting the model(s) for each choice of likelihood, prior, or dataset. Finally, we propose to use neural network ensembles to evaluate variation in results induced by unreliable approximation on unseen data. We demonstrate the effectiveness of our method in applied modeling problems, ranging from the estimation of disease outbreak dynamics and global warming thresholds to the comparison of human decision-making models. Our experiments showcase how our approach enables practitioners to effectively unveil hidden relationships between modeling choices and inferential conclusions.
• Abstract（参考訳）: ベイズ推論は不確実性の下で確率的推論と決定を行うための強力なフレームワークである。 現代のベイズワークフローの基本的選択は、可能性関数と事前分布、後部近似器、およびデータに関するものである。 各選択はモデルに基づく推論とその後の決定に大きく影響し、感度分析を必要とする。 本研究では,無形ベイズ推論(abi,すなわちニューラルネットワークを用いたシミュレーションベース推論)に感度解析を統合するための多面的手法を提案する。 まず,計算オーバーヘッドを最小に抑えながら,学習プロセスにおける代替可能性と事前仕様との間の構造的類似性を符号化するために,重みの共有を利用する。 第2に,ニューラルネットワークの迅速な推論を利用して,様々なデータ摂動や前処理に対する感度を評価する。 他のほとんどのベイズ的アプローチとは対照的に、どちらのステップも、確率、事前、データセットの選択ごとにモデルを再フィッティングするコストのかかるボトルネックを回避する。 最後に,ニューラルネットワークアンサンブルを用いて,未知データに対する信頼できない近似による結果のばらつきを評価することを提案する。 本稿では,本手法の応用モデリング問題における有効性を示す。疫病の発生動態と地球温暖化閾値の推定から,人為的意思決定モデルの比較まで。 実験では,モデル選択と推論的帰結の間の隠れた関係を効果的に明らかにする手法を示す。

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