論文の概要: Inductive Domain Transfer In Misspecified Simulation-Based Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15593v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 14:06:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.363255
• Title: Inductive Domain Transfer In Misspecified Simulation-Based Inference
• Title（参考訳）: ミス特定シミュレーションに基づく推論における帰納的ドメイン転送
• Authors: Ortal Senouf, Antoine Wehenkel, Cédric Vincent-Cuaz, Emmanuel Abbé, Pascal Frossard,
• Abstract要約: キャリブレーションと分散アライメントを1つのエンドツーエンドのトレーニング可能なモデルに統合する,完全な帰納的・償却型SBIフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、他の標準SBIおよび非SBI推定器と同様に、RoPEの性能と一致または上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.967259065000675
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Simulation-based inference (SBI) is a statistical inference approach for estimating latent parameters of a physical system when the likelihood is intractable but simulations are available. In practice, SBI is often hindered by model misspecification--the mismatch between simulated and real-world observations caused by inherent modeling simplifications. RoPE, a recent SBI approach, addresses this challenge through a two-stage domain transfer process that combines semi-supervised calibration with optimal transport (OT)-based distribution alignment. However, RoPE operates in a fully transductive setting, requiring access to a batch of test samples at inference time, which limits scalability and generalization. We propose here a fully inductive and amortized SBI framework that integrates calibration and distributional alignment into a single, end-to-end trainable model. Our method leverages mini-batch OT with a closed-form coupling to align real and simulated observations that correspond to the same latent parameters, using both paired calibration data and unpaired samples. A conditional normalizing flow is then trained to approximate the OT-induced posterior, enabling efficient inference without simulation access at test time. Across a range of synthetic and real-world benchmarks--including complex medical biomarker estimation--our approach matches or surpasses the performance of RoPE, as well as other standard SBI and non-SBI estimators, while offering improved scalability and applicability in challenging, misspecified environments.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションベース推論(英: Simulation-based inference, SBI)は、物理系の潜在パラメータを推定する統計的推論手法である。 実際には、SBIはモデルミススペクテーションによってしばしば妨げられ、--本質的なモデリングの単純化によって引き起こされるシミュレーションと実世界の観察のミスマッチである。 最近のSBIアプローチであるRoPEは、半教師付きキャリブレーションと最適輸送(OT)に基づく分散アライメントを組み合わせた2段階のドメイン転送プロセスを通じてこの問題に対処している。 しかし、RoPEは完全にトランスダクティブな設定で動作し、推論時にテストサンプルのバッチにアクセスする必要があるため、スケーラビリティと一般化が制限される。 ここでは、キャリブレーションと分散アライメントを1つのエンドツーエンドのトレーニング可能なモデルに統合する、完全に帰納的かつ償却されたSBIフレームワークを提案する。 提案手法は,2組のキャリブレーションデータとアンペアサンプルを用いて,同一の潜伏パラメータに対応する実・模擬観測値の整合性を確保するために,クローズドフォーム結合を用いたミニバッチOTを利用する。 その後、条件付き正規化フローをトレーニングし、OT誘起後部を近似し、テスト時にシミュレーションアクセスなしで効率的な推論を可能にする。 複雑な医療バイオマーカー推定を含む、さまざまな総合的および実世界のベンチマークは、我々のアプローチは、RoPEのパフォーマンスと、他の標準SBIや非SBI推定器と一致し、また、挑戦的で不特定な環境でのスケーラビリティと適用性を改善している。

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