抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ブートストラップは,多くの統計的問題において強力なことが証明されている多目的推論法である。しかし,現代の大規模モデルに適用するとき,それは反復データ再サンプリングとモデルフィッティングから実質的計算要求に直面した。最小計算を用いるブートストラップ方法論,即ち,望ましい統計的保証を維持しながら,1つのモンテカルロ複製のように低い再サンプル努力を示した。標準ブートストラップ原理からねじれた視点を用いるこの方法の理論を示した。また,この方法のネストサンプリング問題への一般化とサブサンプリング変異体の範囲を提出し,異なる推定問題にわたる高速推論に使用できる方法を説明した。【JST・京大機械翻訳】