論文の概要: Addressing Misspecification in Simulation-based Inference through Data-driven Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08719v1
• Date: Tue, 14 May 2024 16:04:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-15 13:28:19.862240
• Title: Addressing Misspecification in Simulation-based Inference through Data-driven Calibration
• Title（参考訳）: データドリブンキャリブレーションによるシミュレーションに基づく推論におけるミススペクテーションの対処
• Authors: Antoine Wehenkel, Juan L. Gamella, Ozan Sener, Jens Behrmann, Guillermo Sapiro, Marco Cuturi, Jörn-Henrik Jacobsen,
• Abstract要約: 近年の研究では、モデルの不特定がシミュレーションに基づく推論の信頼性を損なうことが示されている。 本研究は, モデル誤特定を克服し, 地上真実パラメータ測定の小さな実世界の校正セットであるロバスト後部推定(ROPE)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.811367860375825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Driven by steady progress in generative modeling, simulation-based inference (SBI) has enabled inference over stochastic simulators. However, recent work has demonstrated that model misspecification can harm SBI's reliability. This work introduces robust posterior estimation (ROPE), a framework that overcomes model misspecification with a small real-world calibration set of ground truth parameter measurements. We formalize the misspecification gap as the solution of an optimal transport problem between learned representations of real-world and simulated observations. Assuming the prior distribution over the parameters of interest is known and well-specified, our method offers a controllable balance between calibrated uncertainty and informative inference under all possible misspecifications of the simulator. Our empirical results on four synthetic tasks and two real-world problems demonstrate that ROPE outperforms baselines and consistently returns informative and calibrated credible intervals.
• Abstract（参考訳）: 生成モデリングの着実に進歩により、シミュレーションベース推論(SBI)は確率的シミュレータ上での推論を可能にした。 しかし、最近の研究により、モデルの不特定がSBIの信頼性を損なうことが示されている。 本研究は, モデル誤特定を克服し, 地上真実パラメータ測定の小さな実世界の校正セットであるロバスト後部推定(ROPE)を導入する。 実世界の学習された表現とシミュレーションされた観察の間の最適輸送問題の解として、誤特定ギャップを定式化する。 本手法は, 対象パラメータに対する事前分布がよく知られ, 適切に特定されていることを前提として, キャリブレーションされた不確実性と, シミュレータのあらゆる不特定性の下での情報的推測との制御可能なバランスを与える。 4つの合成課題と2つの実世界の問題に関する実証実験の結果、ROPEはベースラインを上回り、情報的および校正された信頼区間を一貫して返却することを示した。

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