論文の概要: Optimizing Likelihoods via Mutual Information: Bridging Simulation-Based Inference and Bayesian Optimal Experimental Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08004v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 22:58:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:50:09.947181
• Title: Optimizing Likelihoods via Mutual Information: Bridging Simulation-Based Inference and Bayesian Optimal Experimental Design
• Title（参考訳）: 相互情報による好みの最適化:ブリッジングシミュレーションに基づく推論とベイジアン最適実験設計
• Authors: Vincent D. Zaballa, Elliot E. Hui,
• Abstract要約: 勾配に基づくBOED法はベイズ最適化や他の実験的設計の代替として提案されている。 本稿では,SBI-BOEDとしてBOEDをSBIアプリケーションで使用可能にするため,SBIと勾配に基づく変分推論手法の相互情報バウンダリによるリンクを示す。 疫学・生物学における実世界のシミュレータにおけるSBIモデルに対するこのアプローチを比較し,推論の顕著な改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Simulation-based inference (SBI) is a method to perform inference on a variety of complex scientific models with challenging inference (inverse) problems. Bayesian Optimal Experimental Design (BOED) aims to efficiently use experimental resources to make better inferences. Various stochastic gradient-based BOED methods have been proposed as an alternative to Bayesian optimization and other experimental design heuristics to maximize information gain from an experiment. We demonstrate a link via mutual information bounds between SBI and stochastic gradient-based variational inference methods that permits BOED to be used in SBI applications as SBI-BOED. This link allows simultaneous optimization of experimental designs and optimization of amortized inference functions. We evaluate the pitfalls of naive design optimization using this method in a standard SBI task and demonstrate the utility of a well-chosen design distribution in BOED. We compare this approach on SBI-based models in real-world simulators in epidemiology and biology, showing notable improvements in inference.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションベース推論(英: Simulation-based inference、SBI)は、様々な複雑な科学モデルにおいて、難解な推論(逆)問題を推論する手法である。 Bayesian Optimal Experimental Design (BOED) は、実験資源を効率的に利用して推論を改善することを目的としている。 様々な確率勾配に基づくBOED法がベイズ最適化と他の実験設計ヒューリスティックの代替として提案され、実験からの情報ゲインを最大化する。 我々は,SBI-BOEDとしてBOEDをSBIアプリケーションで使用可能にする確率勾配に基づく変分推論手法と,SBI-BOEDの相互情報バウンダリによるリンクを示す。 このリンクは実験的な設計の同時最適化と償却推論関数の最適化を可能にする。 我々は,この手法を標準SBIタスクで用いた設計最適化の落とし穴を評価し,BOEDにおける良質な設計分布の有用性を実証する。 疫学・生物学における実世界のシミュレータにおけるSBIモデルに対するこのアプローチを比較し,推論の顕著な改善を示す。

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