Profiling systematic uncertainties in Simulation-Based Inference with Factorizable Normalizing Flows
본 논문은 고차원 미분 분포에 대한 엄밀하고 완전한 프로파일링을 갖춘 언빈드(unbinned) 가능도 적합을 가능하게 하는 동시에 계통 불확실성과 신경망 통계적 분산을 효율적으로 처리하기 위해, 인수 분해 가능한 노멀라이징 플로우(Factorizable Normalizing Flows)와 아마티즈드(amortized) 학습 전략을 활용하는 일반적인 시뮬레이션 기반 추론 프레임워크를 제안한다.