基于模拟的推断中的信任危机？你的后验近似可能不忠实

我们给出广泛的经验证据，表明当前贝叶斯基于模拟的推断算法可能产生计算上不忠实的后验近似。我们的结果显示，所有受基准测试的算法——（序贯）神经后验估计、（序贯）神经比率估计、序贯神经似然以及近似贝叶斯计算的各种变体——均可能产生过度自信的后验近似，这使它们在科学用例与证伪性探究中不可靠。未能解决此问题可能缩减基于模拟的推断的适用范围。因此，我们认为研究努力应投向保守近似推断算法的理论与方法学发展，并给出朝向该目标的研究方向。就此，我们给出经验证据：集成后验代理模型提供更可靠的近似并缓解该问题。