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/2502.04949v2
• Date: Tue, 20 May 2025 07:32:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:51.771391
• 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: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• 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 silico and practice. 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 to increase the robustness of ABI.
• 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。 このギャップに対処するために、シリコや実践において、幅広い不特定シナリオにまたがるUDAアプローチを体系的にテストする。 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。

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