生成型サンプラーの診断指標が見落とす「欠落した状態」
- 有効サンプルサイズなどの自己正規化型診断は、学習済みサンプラーが一度も訪れない領域を検出できず、信頼区間が狭く見えても自由エネルギーに偏りが残ることを解析的に示した。
- 二重井戸の簡単なモデル、厳密に列挙できるスピングラス、アラニンジペプチドのBoltzmann generatorで検証し、拡散モデルやGFlowNetの区間が真値を外す例が多かった。
- 独立した参照サンプラーで評価する逆方向チェックは欠落した状態を検出でき、小型タンパク質などの比較では、その欠落がリード最適化に影響しうる規模であることも示唆された。
💡 ポイント アブストラクトに基づく見解
ESSやブートストラップ区間が測れるのは、モデルが実際に生成したサンプル同士の一致度にすぎず、狭い区間は精度の話であって網羅性の保証にはならない。1つのロータマーに留まったMDが、きれいなブロック平均の誤差棒を示すのと同じ落とし穴だ。自分たちのプロジェクトで、レプリカ交換のような独立した参照なしに、クリプティックポケットや別ポーズの欠落に気づけるだろうか。