阿尔弗雷多·加布诺·伊尼戈;塔皮奥·赫林;弗朗卡·霍夫曼;巴马达·侯赛尼 基于积分概率度量的贝叶斯后验扰动分析。 arXiv：2303.01512 预印，arXiv:2303.01512[stat.ML]（2023）。 摘要：近年来，贝叶斯推理在科学、工程和机器学习中发现的大规模逆问题中得到了极大的关注。本文通过分析后验测度相对于似然势和先验测度扰动的稳定性，检验了贝叶斯方法的稳健性。我们使用一系列积分概率度量（发散）给出了新的稳定性结果，类似于最优运输中出现的对偶问题。我们的结果在三个方面突出了以往的工作：（1）我们构造了新的积分概率度量族，以适应当前的问题；（2） 这些新的度量使我们能够以方便的方式研究似然和先验扰动；（3）我们的分析考虑了仅为局部Lipschitz的似然势，使其适用于广泛的非线性逆问题。我们的理论发现通过具体和新颖的例子得到了进一步的加强，这些例子获得了不同类型扰动下后验测度的近似率，并为贝叶斯逆问题（如数据驱动的先验和神经网络替代物。 BibTeX公司 引用 \textit{A.Garbuno-Inigo}等人，“用积分概率指标进行贝叶斯后验摄动分析”，预印本，arXiv:2303.01512[stat.ML]（2023） 全文： arXiv公司 OA许可证 arXiv数据来自arXiv OAI-PMH API.如果你发现了错误，请直接向arXiv报告.