論文の概要: A Critical Look At The Identifiability of Causal Effects with Deep Latent Variable Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06648v1
• Date: Fri, 12 Feb 2021 17:43:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-15 16:39:43.028562
• Title: A Critical Look At The Identifiability of Causal Effects with Deep Latent Variable Models
• Title（参考訳）: 深部潜伏変動モデルによる因果効果の同定可能性に関する批判的考察
• Authors: Severi Rissanen, Pekka Marttinen
• Abstract要約: ケーススタディとして因果効果変動オートエンコーダ(CEVAE)を用いる。 CEVAEはいくつかの単純なシナリオで確実に機能するように見えるが、不特定な潜在変数や複雑なデータ分布による正しい因果効果は特定できない。 その結果,識別可能性の問題は無視できないことが明らかとなり,今後の作業でさらに注意を払わなければならないと論じた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.326384409283334
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Using deep latent variable models in causal inference has attracted considerable interest recently, but an essential open question is their identifiability. While they have yielded promising results and theory exists on the identifiability of some simple model formulations, we also know that causal effects cannot be identified in general with latent variables. We investigate this gap between theory and empirical results with theoretical considerations and extensive experiments under multiple synthetic and real-world data sets, using the causal effect variational autoencoder (CEVAE) as a case study. While CEVAE seems to work reliably under some simple scenarios, it does not identify the correct causal effect with a misspecified latent variable or a complex data distribution, as opposed to the original goals of the model. Our results show that the question of identifiability cannot be disregarded, and we argue that more attention should be paid to it in future work.
• Abstract（参考訳）: 因果推論における深い潜在変数モデルの使用は、最近かなりの関心を集めているが、重要なオープンな質問は、それらの識別可能性である。 それらは有望な結果をもたらし、いくつかの単純なモデル定式化の識別可能性に理論が存在するが、因果効果が一般に潜伏変数と同一視できないことも分かっている。 本研究では, 因果効果変動オートエンコーダ(CEVAE)をケーススタディとして, 複数の合成および実世界のデータセットに基づく理論的考察と広範な実験により, 理論と実験結果のギャップについて検討する。 CEVAEはいくつかの単純なシナリオで確実に機能するように見えるが、モデルの本来の目的とは対照的に、不特定な潜在変数や複雑なデータ分布による正しい因果効果は特定できない。 その結果,識別可能性の問題は無視できないことが明らかとなり,今後の作業でさらに注意を払わなければならないと論じた。

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