Probabilistiska modeller analyserar data genom att förlita sig på en uppsättning antaganden. Uppgifter som uppvisar avvikelser från dessa antaganden kan undergräva slutsatsen och förutsägelsens kvalitet. Robusta modeller ger skydd mot obalans mellan en modells antaganden och verkligheten. Vi föreslår ett sätt att systematiskt upptäcka och minska bristande överensstämmelse mellan en stor klass av probabilistiska modeller. Tanken är att öka sannolikheten för varje observation till en vikt och sedan dra slutsatsen både latenta variabler och vikter från data. Genom att dra slutsatsen att vikterna gör det möjligt för en modell att identifiera observationer som matchar dess antaganden och nedvikta andra. Detta möjliggör en robust slutledning och förbättrar prediktiv noggrannhet. Vi studerar fyra olika former av missmatchning med verkligheten, allt från saknade latenta grupper till strukturfelspecifikation. En Poisson factorization analys av Moviens 1M dataset visar fördelarna med detta tillvägagångssätt i ett praktiskt scenario.
I REF föreslogs en Bayesiansk metod som ger exempelvikter som latenta variabler.
Robust Probabilistic Modeling with Bayesian Data Reweighting
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}