Viktprovtagning används i stor utsträckning i maskininlärning och statistik, men dess styrka begränsas av att använda enkla förslag för vilka vikterna kan beräknas på ett korrekt sätt. Vi tar itu med detta problem genom att studera provtagningsmetoder med svart-box betydelse som beräknar vikter för prover som genereras från okända förslag eller svart-box mekanism. Vår metod gör det möjligt för oss att använda bättre och rikare förslag för att lösa svåra problem, och (något kontraintuitivt) har också den ytterligare fördelen att förbättra uppskattningsnoggrannheten utöver den typiska betydelsen provtagning. Både teoretiska och empiriska analyser tillhandahålls.
Vår estimator för black-box är inspirerad av tidigare arbete för provtagning av black-box betydelse Ref.
Black-box Importance Sampling
{'venue': 'AISTATS 2017', 'journal': 'arXiv: Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}