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Detecting Model Misspecification in Bayesian Inverse Problems via Variational Gradient Descent

Qingyang Liu · Matthew A. Fisher · Zheyang Shen · Xuebin Zhao · Katherine Tant 等 7 位作者首次提交 2025-12-01 · 修订 2026-06-05 · v3arXiv预印本

基于变分梯度下降的贝叶斯反问题模型误设检测AI 解读

Bayesian inference is optimal when the statistical model is well-specified, while outside this setting Bayesian inference can catastrophically fail; accordingly a wealth of post-Bayesian methodologies have been proposed. Predictively oriented (PrO) approaches lift the statistical model $P_θ$ to an (infinite) mixture model $\int P_θ\; \mathrm{d}Q(θ)$ and fit this predictive distribution via minimising an entropy-regularised objective functional. In the well-specified setting…Bayesian inference is optimal when the statistical model is well-specified, while outside this setting Bayesian inference can catastrophically fail; accordingly a wealth of post-Bayesian methodologies have been proposed. Predictively oriented (PrO) approaches lift the statistical model $P_θ$ to an (infinite) mixture model $\int P_θ\; \mathrm{d}Q(θ)$ and fit this predictive distribution via minimising an entropy-regularised objective functional. In the well-specified setting…

贝叶斯正则化与变量选择

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-12

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