CE-NPE

New CE-NPE method improves simulation-based inference accuracy

研究人员开发了一种名为中心估计神经后验估计器（CE-NPE）的新方法，以提高在处理比初始训练数据量更大的数据集时，基于模拟的推理（SBI）的准确性。CE-NPE结合了统计中心和显式收缩率，在后验尺度坐标中学习局部中心校正和残差密度。该方法在各种基准测试中均显示出与参考后验更优的一致性，即使在样本量是训练数据五倍大的情况下，也无需重新训练，其性能优于现有的摊销估计器。