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在模型错误指定的模拟推断中的归纳领域转移
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的模拟推断(SBI)框架，旨在解决模型错误指定问题。该框架结合半监督校准和最优传输，通过端到端训练实现真实与模拟观察的对齐。与现有方法相比，该方法在多个基准测试中表现更佳，尤其在复杂医疗生物标志物估计中具有更好的可扩展性和适用性。
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关键要点
- 本文提出了一种新的模拟推断(SBI)框架，旨在解决模型错误指定问题。
- 该框架结合了半监督校准和最优传输，通过端到端训练实现真实与模拟观察的对齐。
- 与现有方法相比，该方法在多个基准测试中表现更佳，尤其在复杂医疗生物标志物估计中具有更好的可扩展性和适用性。
- 新方法利用小批量最优传输和闭式耦合来对齐对应相同潜在参数的真实和模拟观察。
- 通过训练条件归一化流来近似最优传输引起的后验分布，从而在测试时实现高效推断。
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延伸问答
什么是模拟推断(SBI)框架？
模拟推断(SBI)框架是一种统计推断方法，用于在无法处理似然函数但可以进行模拟的情况下估计物理系统的潜在参数。
模型错误指定对模拟推断有什么影响？
模型错误指定会导致模拟与真实观察之间的不匹配，从而影响模拟推断的可靠性，限制其在重要应用中的采用。
新提出的SBI框架如何解决模型错误指定问题？
新框架结合了半监督校准和最优传输，通过端到端训练实现真实与模拟观察的对齐，从而解决模型错误指定问题。
该框架在复杂医疗生物标志物估计中的表现如何？
该框架在复杂医疗生物标志物估计中表现更佳，具有更好的可扩展性和适用性。
如何实现真实与模拟观察的对齐？
通过小批量最优传输和闭式耦合来对齐对应相同潜在参数的真实和模拟观察。
新方法在基准测试中的表现如何？
新方法在多个基准测试中表现优于现有方法，包括RoPE和其他标准SBI及非SBI估计器。
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