Learning a Size-Weight Frontier for Synthetic-Augmented Inference

📄 arXiv: 2608.28576v1 📥 PDF

作者: Chengpiao Huang, Kaizheng Wang

分类: stat.ME, cs.AI, cs.LG, stat.ML

发布日期: 2026-08-28

备注: 19 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出合成增强推断的大小-权重前沿以解决数据稀缺问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 合成数据 统计推断 数据稀缺 覆盖率 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在合成数据的使用上存在偏差，可能导致推断结果不可靠，尤其是在真实数据稀缺的情况下。
  2. 本文提出了一种基于大小-权重前沿的框架，能够为合成样本的数量和权重提供系统性指导，从而提高推断的可靠性。
  3. 实验结果表明，使用该框架的推断方法在目标覆盖率上达到了预期，并显著缩小了置信区间，提升了结果的准确性。

📝 摘要（中文）

合成数据可以在真实数据稀缺时改善统计推断，但简单地将合成样本视为真实数据可能引入偏差，导致推断不可靠。本文开发了一种通用框架，用于在相关任务群体中进行合成增强推断。该框架通过合成观察数量及其权重来表征合成增强，核心是一个大小-权重前沿，指定每个权重下，所有较小样本大小均可达到目标任务边际覆盖的最大合成样本大小。我们从历史任务中估计这一前沿，并为所有在估计前沿上或以下的大小-权重配置建立有限样本覆盖保证。在使用大型语言模型响应增强意见调查数据的实验中，我们的方法实现了目标覆盖，并显著缩小了置信区间。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在真实数据稀缺时，合成数据的使用可能引入的偏差问题。现有方法往往未能有效利用合成数据，导致推断结果的不可靠性。

核心思路：论文提出的核心思路是通过建立一个大小-权重前沿，系统性地评估合成样本的数量和权重，以确保在不同配置下的推断结果达到预期的覆盖率。

技术框架：整体框架包括三个主要模块：首先，估计历史任务的大小-权重前沿；其次，基于该前沿进行合成样本的配置；最后，进行推断并验证覆盖率。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了大小-权重前沿的概念，能够为合成样本的使用提供明确的指导，这与传统方法的随意性形成鲜明对比。

关键设计：在设计上，关键参数包括合成样本的数量和权重，损失函数则关注于覆盖率的优化，确保在有限样本情况下的推断可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用该框架的推断方法在目标覆盖率上达到了预期，且置信区间显著缩小，具体表现为相比基线方法，覆盖率提高了X%，置信区间缩小了Y%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社会科学、市场调查和医疗研究等领域，尤其是在真实数据难以获取的情况下。通过提供可靠的合成数据推断方法，可以帮助研究人员更好地进行决策和分析，提升研究的有效性和准确性。

📄 摘要（原文）

Synthetic data can improve statistical inference when real data are scarce, but naively treating synthetic samples as real data can introduce bias and lead to unreliable inference. We develop a general framework for synthetic-augmented inference across a population of related tasks. It characterizes synthetic augmentation by the number of synthetic observations and their weight. Central to our framework is a size-weight frontier that specifies, for each weight, the largest synthetic sample size for which all smaller sizes attain the target task-marginal coverage. We estimate this frontier from historical tasks, and establish a finite-sample coverage guarantee simultaneously for all size-weight configurations on or below the estimated frontier. In experiments using large language model responses to augment opinion survey data, our procedure achieves target coverage and substantially narrows confidence intervals.