selective inference | BriefGPT

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通过选择性推断进行数据分析管道的统计检验
我们提出了一种新的统计测试方法，用于评估数据分析流水线的统计显著性，该测试方法基于选择性推断，适用于由一组数据分析组件组成的任何数据分析流水线配置。我们通过合成和真实数据的实验证实了统计测试的有效性，并提出了一个实现框架，可以在此类数据分析
PDF9 days ago
无穷范数下的分布估计
给出了估计离散概率分布的新界限，这些界限在各种准确意义上几乎是最优的，包括一种实例最优性。我们提出的基于数据的最大似然估计的收敛性保证显著改进了目前已知的结果。我们利用和创新了多种技术，包括切诺夫型不等式和经验伯恩斯坦界。在合成和真实世界实
PDF5 months ago
视觉 Transformer 中的注意力图统计检验
在这项研究中，我们提出了一种用于 Vision Transformer 的注意力的统计测试方法，通过选择性推理的框架，我们量化了注意力的统计显著性，并将其用于脑图像诊断的应用，以可靠的定量证据指示 Vision Transformer 的决
PDF6 months ago
基于循环神经网络的变点检测的选择性推断
通过使用循环神经网络（RNN）来量化时间序列中检测到的变点（CP）的统计可靠性，本研究旨在通过为 RNN 检测到的 CP 提供理论上有效的 p 值来严格控制错误检测的风险，通过引入基于选择推理（SI）框架的新方法实现这一目标。
PDF7 months ago
参数规划选择推理中的有界 P 值
我们提出了一种方法来减少计算成本，同时保证所需的精度，通过计算 p 值的上下界，并提出了三种有效提升这些界限的搜索策略。我们在线性模型的特征选择和深度神经网络中的注意区域识别的假设检验问题中展示了该方法的有效性。
PDFa year ago
ECCV对比性单调像素级调制
本文介绍了一种新的连续调制模型 MonoPix，该模型通过构建一个对比调制框架和对应的单调性约束来模拟控制信号和领域鉴别器之间的单调性，并引入了一个选择性推理策略以支持快速域适应。该方法在许多连续映射任务中实现了最先进的性能，并为许多低级任
PDF2 years ago
通过迭代随机函数实现无需调整和拒绝的非可逆马尔科夫链蒙特卡罗
本文提出了一种非可逆、无需调整和拒绝的 Markov 链 Monte Carlo，它自然地适应于 hit-and-run 框架中。该取样器只需要访问 log-density 函数的梯度，因此不需要归一化常数。我们证明了所提出的马尔科夫链不变
PDF7 years ago
MAGIC: 一种通用、强大且易处理的选择性推断方法
本文提出了 MAGIC 方法 —— 一种基于二次规划的、具有随机化特性的、较为通用并且易于操作的选择性推理方法。通过嵌入随机化以提高统计能力，再通过再参数化将问题简化为一个简单限制的抽样问题，以概括地解析并应用于许多基于 L1 的优化问题。
PDF8 years ago
随机响应下的选择性推断
研究了基于随机响应的选择推断，包括两个主要优点：更强大的选择有效检验和选择推断程序的一致估计和弱收敛。提出了一个框架，结合多个随机选择程序后的推断，并在经典渐近设置下进行了重点研究。
PDF9 years ago