Learned Generative Misspecified Lower Bound

Hai Victor Habi, Hagit Messer, Yoram Bresler

פרסום מחקרי: פרק בספר / בדוח / בכנספרסום בספר כנסביקורת עמיתים

תקציר

The Misspecified Cramér-Rao lower bound (MCRB) provides a lower bound on the performance of any unbiased estimator of parameter vector θ under model misspecification. An approximation of the MCRB can be numerically evaluated using a set of i.i.d samples of the true distribution at θ. However, obtaining a good approximation for multiple values of θ requires collocating an unrealistically large number of samples. In this paper, we present a method for approximating the MCRB using a Generative Model, referred to as a Generative Misspecified Lower Bound (GMLB), in which we train a generative model on data from the true measurement distribution. Then, the generative model can generate as many samples as required for any θ, and therefore the GMLB can use a limited set of training data to achieve an excellent approximation of the MCRB for any parameter. We demonstrate the GMLB on two examples: a misspecified Linear Gaussian model; and a Non-Linear Truncated Gaussian model. In both cases, we empirically show the benefits of the GMLB in accuracy and sample complexity. In addition, we show the ability of the GMLB to approximate the MCRB on unseen parameters.

שפה מקוריתאנגלית
כותר פרסום המארחICASSP 2023 - 2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Proceedings
מוציא לאורInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
עמודים1-5
מספר עמודים5
מסת"ב (אלקטרוני)9781728163277
מזהי עצם דיגיטלי (DOIs)
סטטוס פרסוםפורסם - 2023
פורסם באופן חיצוניכן
אירוע48th IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2023 - Rhodes Island, יוון
משך הזמן: 4 יוני 202310 יוני 2023

סדרות פרסומים

שםICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings
כרך2023-June
ISSN (מודפס)1520-6149

כנס

כנס48th IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2023
מדינה/אזוריוון
עירRhodes Island
תקופה4/06/2310/06/23

הערה ביבליוגרפית

Publisher Copyright:
© 2023 IEEE.

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'Learned Generative Misspecified Lower Bound'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי