論文の概要: Amortized Bayesian Workflow (Extended Abstract)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04332v1
• Date: Fri, 6 Sep 2024 15:09:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-09 15:34:51.330645
• Title: Amortized Bayesian Workflow (Extended Abstract)
• Title（参考訳）: Amortized Bayesian Workflow (Extended Abstract)
• Authors: Marvin Schmitt, Chengkun Li, Aki Vehtari, Luigi Acerbi, Paul-Christian Bürkner, Stefan T. Radev,
• Abstract要約: 高速なアモータライズ推論とゴールド標準MCMC技術を統合し,速度と精度を両立させる適応ワークフローを提案する。 提案手法では,各データセットに対する推論手法の選択を導出するために,原則付き診断を用いる。 我々は,1000個の観測データセットを用いた一般化された極値問題に対するこの統合的手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.070972788633915
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Bayesian inference often faces a trade-off between computational speed and sampling accuracy. We propose an adaptive workflow that integrates rapid amortized inference with gold-standard MCMC techniques to achieve both speed and accuracy when performing inference on many observed datasets. Our approach uses principled diagnostics to guide the choice of inference method for each dataset, moving along the Pareto front from fast amortized sampling to slower but guaranteed-accurate MCMC when necessary. By reusing computations across steps, our workflow creates synergies between amortized and MCMC-based inference. We demonstrate the effectiveness of this integrated approach on a generalized extreme value task with 1000 observed data sets, showing 90x time efficiency gains while maintaining high posterior quality.
• Abstract（参考訳）: ベイズ推定はしばしば計算速度とサンプリング精度のトレードオフに直面している。 そこで本研究では,ゴールド標準MCMC技術と高速なアモータライズ推論を統合し,多くの観測データセットで推論を行う際の速度と精度を両立させる適応ワークフローを提案する。 提案手法では,各データセットに対する推論手法の選択を原則として,高速アモートサンプリングから遅いが正確なMCMCまで,パレートフロントに沿って移動させる。 ステップ間で計算を再利用することで、我々のワークフローは、アモールト化とMCMCベースの推論の相乗効果を生成する。 我々は,1000個の観測データセットを用いた一般化された極値タスクに対するこの統合手法の有効性を実証し,高い後部品質を維持しつつ90倍の時間効率向上を示した。

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