arXiv · Statistics Machine Learning· Rares Dimitrie Grozavescu, Mark Girolami·· 7 小时前AI 评分17
当噪声估计掩盖基函数误设——重复贝叶斯逆问题中的覆盖性损失
When Noise Estimation Hides Basis Misspecification in Repeated Bayesian Inverse Problems
AI 导读
文章指出在贝叶斯逆问题中,基函数受限先验在真实值超出基函数张成空间时会丢失覆盖性,而观测噪声方差的极大似然估计会吸收补空间能量,使残差检验和观测覆盖检查保持名义水平但场覆盖下降。研究者提出基于 John 球度统计量的检验,在合成数据和预注册 GEBCO 地形研究中检测到结构化补空间变化,但对补空间内各向同性高斯变化不可检测。
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