論文の概要: Testing and Improving the Robustness of Amortized Bayesian Inference for Cognitive Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20586v1
• Date: Sun, 29 Dec 2024 21:22:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:02:19.505119
• Title: Testing and Improving the Robustness of Amortized Bayesian Inference for Cognitive Models
• Title（参考訳）: 認知モデルに対する償却ベイズ推論のロバスト性試験と改善
• Authors: Yufei Wu, Stefan Radev, Francis Tuerlinckx,
• Abstract要約: 汚染物質観測とアウトリーチは、認知モデルのパラメータを推定する際にしばしば問題を引き起こす。 本研究では,アモルタイズされたベイズ推定を用いたパラメータ推定のロバスト性を検証・改善する。 提案手法は実装が簡単で実用的であり,外乱検出や除去が困難な分野に適用可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5223954072121659
• License:
• Abstract: Contaminant observations and outliers often cause problems when estimating the parameters of cognitive models, which are statistical models representing cognitive processes. In this study, we test and improve the robustness of parameter estimation using amortized Bayesian inference (ABI) with neural networks. To this end, we conduct systematic analyses on a toy example and analyze both synthetic and real data using a popular cognitive model, the Drift Diffusion Models (DDM). First, we study the sensitivity of ABI to contaminants with tools from robust statistics: the empirical influence function and the breakdown point. Next, we propose a data augmentation or noise injection approach that incorporates a contamination distribution into the data-generating process during training. We examine several candidate distributions and evaluate their performance and cost in terms of accuracy and efficiency loss relative to a standard estimator. Introducing contaminants from a Cauchy distribution during training considerably increases the robustness of the neural density estimator as measured by bounded influence functions and a much higher breakdown point. Overall, the proposed method is straightforward and practical to implement and has a broad applicability in fields where outlier detection or removal is challenging.
• Abstract（参考訳）: 汚染された観察と外れ値はしばしば、認知過程を表す統計モデルである認知モデルのパラメータを推定する際に問題を引き起こす。 本研究では,ニューラルネットワークを用いたアモルタイズベイズ推論(ABI)によるパラメータ推定のロバスト性を検証・改善する。 そこで我々は,おもちゃの例を体系的に分析し,一般的な認知モデルであるドリフト拡散モデル(DDM)を用いて,合成データと実データの両方を分析する。 まず、ロバストな統計から得られるツールによる汚染物質に対するABIの感受性、すなわち経験的影響関数と分解点について検討する。 次に、トレーニング中のデータ生成プロセスに汚染分布を組み込んだデータ拡張またはノイズ注入手法を提案する。 本稿では,いくつかの候補分布について検討し,その性能とコストを,標準推定器に対する精度と効率損失の観点から評価する。 トレーニング中のコーシー分布からの汚染物質の導入は、有界影響関数とはるかに高い分解点によって測定された神経密度推定器の堅牢性を大幅に向上させる。 全体として,提案手法は実装が簡単で実用的であり,外乱検出や除去が困難な分野に広く適用可能である。

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