論文の概要: Does Unsupervised Domain Adaptation Improve the Robustness of Amortized Bayesian Inference? A Systematic Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04949v1
- Date: Fri, 07 Feb 2025 14:13:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-10 14:57:32.426693
- Title: Does Unsupervised Domain Adaptation Improve the Robustness of Amortized Bayesian Inference? A Systematic Evaluation
- Title(参考訳): 教師なしドメイン適応は償却ベイズ推論のロバスト性を改善するか? : 体系的評価
- Authors: Lasse Elsemüller, Valentin Pratz, Mischa von Krause, Andreas Voss, Paul-Christian Bürkner, Stefan T. Radev,
- Abstract要約: 近年のロバストなアプローチでは、シミュレーションおよび観測データの埋め込み空間と一致するように、教師なし領域適応(UDA)が採用されている。
本研究では,領域間の要約空間の整合が,非モデル化現象や雑音の影響を効果的に緩和することを示した。
以上の結果から,UDA技術を用いてABIのロバスト性を高める際に,不特定型を慎重に検討することの必要性が示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.4109073456116477
- License:
- Abstract: Neural networks are fragile when confronted with data that significantly deviates from their training distribution. This is true in particular for simulation-based inference methods, such as neural amortized Bayesian inference (ABI), where models trained on simulated data are deployed on noisy real-world observations. Recent robust approaches employ unsupervised domain adaptation (UDA) to match the embedding spaces of simulated and observed data. However, the lack of comprehensive evaluations across different domain mismatches raises concerns about the reliability in high-stakes applications. We address this gap by systematically testing UDA approaches across a wide range of misspecification scenarios in both a controlled and a high-dimensional benchmark. We demonstrate that aligning summary spaces between domains effectively mitigates the impact of unmodeled phenomena or noise. However, the same alignment mechanism can lead to failures under prior misspecifications - a critical finding with practical consequences. Our results underscore the need for careful consideration of misspecification types when using UDA techniques to increase the robustness of ABI in practice.
- Abstract(参考訳): ニューラルネットワークは、トレーニング分布から著しく逸脱するデータに直面すると脆弱である。
これは特に、ニューラル・アモータイズド・ベイズ推論(ABI)のようなシミュレーションベースの推論手法に当てはまり、シミュレーションデータに基づいてトレーニングされたモデルがノイズの多い実世界の観測にデプロイされる。
近年のロバストなアプローチでは、シミュレーションおよび観測データの埋め込み空間と一致するように、教師なし領域適応(UDA)が採用されている。
しかし、異なるドメインのミスマッチに対する包括的な評価の欠如は、高レベルのアプリケーションの信頼性に対する懸念を引き起こす。
制御されたベンチマークと高次元ベンチマークの両方において、幅広い不特定シナリオにわたるUDAアプローチを体系的にテストすることで、このギャップに対処する。
本研究では,領域間の要約空間の整合が,非モデル化現象や雑音の影響を効果的に緩和することを示した。
しかし、同じアライメントメカニズムは、事前の誤った仕様の下での失敗につながる可能性がある。
以上の結果から,UDA技術を用いてABIのロバスト性を高める際に,不特定型を慎重に検討することの必要性が示唆された。
関連論文リスト
- Deep evolving semi-supervised anomaly detection [14.027613461156864]
本研究の目的は,連続的半教師付き異常検出(CSAD)のタスクを形式化することである。
本稿では,半教師付きデータを扱うための変分オートエンコーダ(VAE)のベースラインモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-01T15:48:37Z) - Testing Generalizability in Causal Inference [3.547529079746247]
機械学習アルゴリズムの一般化性を統計的に評価するための公式な手続きは存在しない。
本稿では,因果推論設定におけるモデル一般化可能性を評価するための体系的かつ定量的なフレームワークを提案する。
実データに基づくシミュレーションにより,本手法はより現実的な評価を確実にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-05T11:44:00Z) - Cross-Domain Learning for Video Anomaly Detection with Limited Supervision [12.290352736331602]
ビデオ異常検出(VAD)は、監視ビデオにおけるセキュリティ脅威などの異常事象の識別を自動化する。
既存のドメイン間VADメソッドは教師なし学習に重点を置いており、結果として実世界の期待に届かないパフォーマンスをもたらす。
本稿では, 予測バイアスを推定し, 予測不確実性を用いて学習を適応的に最小化することにより, トレーニング中に外部データを組み込んだ, クロスドメイン学習(CDL)の枠組みを新たに導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-09T17:28:29Z) - Boosted Control Functions: Distribution generalization and invariance in confounded models [10.503777692702952]
非線形で非同定可能な構造関数が存在する場合でも分布の一般化を可能にする不変性という強い概念を導入する。
フレキシブルな機械学習手法を用いて,ブースト制御関数(BCF)を推定する制御Twicingアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-09T15:43:46Z) - Cluster-level pseudo-labelling for source-free cross-domain facial
expression recognition [94.56304526014875]
表情認識のためのSFUDA法を提案する。
本手法は,自己教師付き事前学習を利用して,対象データから優れた特徴表現を学習する。
提案手法の有効性を4つの適応方式で検証し,FERに適用した場合,既存のSFUDA法より一貫して優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-11T08:24:50Z) - On the Practicality of Deterministic Epistemic Uncertainty [106.06571981780591]
決定論的不確実性法(DUM)は,分布外データの検出において高い性能を達成する。
DUMが十分に校正されており、現実のアプリケーションにシームレスにスケールできるかどうかは不明だ。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-01T17:59:07Z) - Exploring Robustness of Unsupervised Domain Adaptation in Semantic
Segmentation [74.05906222376608]
クリーンな画像とそれらの逆の例との一致を、出力空間における対照的な損失によって最大化する、逆向きの自己スーパービジョンUDA(ASSUDA)を提案する。
i) セマンティックセグメンテーションにおけるUDA手法のロバスト性は未解明のままであり, (ii) 一般的に自己スーパービジョン(回転やジグソーなど) は分類や認識などのイメージタスクに有効であるが, セグメンテーションタスクの識別的表現を学習する重要な監視信号の提供には失敗している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-23T01:50:44Z) - Attribute-Guided Adversarial Training for Robustness to Natural
Perturbations [64.35805267250682]
本稿では,属性空間への分類器の露出を最大化するために,新しいサンプルを生成することを学習する逆学習手法を提案する。
我々のアプローチは、ディープニューラルネットワークが自然に発生する摂動に対して堅牢であることを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-03T10:17:30Z) - Robustified Domain Adaptation [13.14535125302501]
非教師付きドメイン適応(Unsupervised domain adapt, UDA)は、ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインへの知識伝達に広く使用される。
UDAにおける避けられないドメイン分布の偏りは、ターゲットドメインの堅牢性をモデル化するための重要な障壁である。
頑健な UDA モデルをトレーニングするための新しいクラス一貫性のないunsupervised Domain Adaptation (CURDA) フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-18T22:21:54Z) - Unlabelled Data Improves Bayesian Uncertainty Calibration under
Covariate Shift [100.52588638477862]
後続正則化に基づく近似ベイズ推定法を開発した。
前立腺癌の予後モデルを世界規模で導入する上で,本手法の有用性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-26T13:50:19Z) - Provably Efficient Causal Reinforcement Learning with Confounded
Observational Data [135.64775986546505]
オフラインで収集されたデータセット(観測データ)を組み込んで、オンライン環境でのサンプル効率を改善する方法について検討する。
提案手法は,観測データを効率よく組み込んだ,分解された楽観的値反復 (DOVI) アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-22T14:49:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。