関数の汎関数推定のためのデバイアスド・ニューラル・オペレータ
arXiv cs.LG / 2026/4/22
📰 ニュースIdeas & Deep AnalysisModels & Research
要点
- 本論文は、ニューラル・オペレータが生成する軌道から得られるスカラーの目的量（汎関数）を推定するための半パラメトリック手法「DOPE（debiased neural operator）」を提案する。
- ニューラル・オペレータをそのまま使って推定する「プラグイン推定」では一階のバイアスが生じ得ると指摘し、それを抑えるためのより原理的なデバイアシングを動機づけている。
- DOPEは、ニューラル・オペレータを関数空間間の高次元なノイズ（nuisance）写像として扱うことで主要なバイアス項を除去する、ワンステップかつNeyman直交な推定器を導入する。
- 必要な重みは、Riesz回帰を用いてoperator-valuedなノイズに拡張した自動デバイアスド機械学習により学習し、数値実験で利点が示される。
- DOPEは部分観測や不規則な観測設計に対応し、幅広いニューラル・オペレータ構成と組み合わせ可能だとされる。
