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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08719v2
• Date: Fri, 30 May 2025 12:44:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.395491
• 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, Jörn-Henrik Jacobsen, Marco Cuturi,
• Abstract要約: 本研究は, モデル不特定性を克服するフレームワークであるロPEを導入し, 実世界の小キャリブレーションによる地下構造パラメータの測定を行った。 4つの合成課題と2つの実世界の問題により、RoPEはベースラインを上回り、情報的およびキャリブレーションされた信頼区間を一貫して返却することを示した。
• 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 deep generative modeling, simulation-based inference (SBI) has emerged as the workhorse for inferring the parameters of stochastic simulators. However, recent work has demonstrated that model misspecification can compromise the reliability of SBI, preventing its adoption in important applications where only misspecified simulators are available. 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~(OT) problem between learned representations of real-world and simulated observations, allowing RoPE to learn a model of the misspecification without placing additional assumptions on its nature. RoPE demonstrates how OT and a calibration set provide a controllable balance between calibrated uncertainty and informative inference, even under severely misspecified simulators. Results on four synthetic tasks and two real-world problems with ground-truth labels demonstrate that RoPE outperforms baselines and consistently returns informative and calibrated credible intervals.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションベース推論(SBI)は, 深部生成モデリングの着実な進歩により, 確率的シミュレータのパラメータを推定する作業場として登場した。 しかし、最近の研究は、モデルの不特定がSBIの信頼性を損なう可能性を示しており、不特定シミュレータしか利用できない重要なアプリケーションにその採用を妨げている。 本研究は, モデル不特定性を克服する枠組みであるロPE(ロPE)を導入し, 地下構造パラメータの小さなキャリブレーション・セットを導入する。 実世界の学習された表現とシミュレートされた観察の間の最適輸送〜(OT)問題の解として、誤特定ギャップを形式化し、RoPEは、その性質に追加の仮定を加えることなく、誤特定のモデルを学ぶことができる。 RoPEは、OTとキャリブレーションセットが、非常に不特定なシミュレータの下でも、キャリブレーションされた不確実性と情報的推論の間の制御可能なバランスをどのように提供するかを示す。 4つの合成課題と2つの実世界の問題により、RoPEはベースラインを上回り、情報的およびキャリブレーション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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