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。
本文研究了一种简化的通信高效分布式学习框架,利用数据子集计算本地最大似然估计量,并结合本地估计值实现对全局MLE的最佳近似。研究表明,使用KL散度方法比线性组合方法更为优越,可解决模型错误、非凸性和异构数据分区等问题。
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