論文の概要: Intriguing Parameters of Structural Causal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12697v1
• Date: Wed, 26 May 2021 17:19:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-27 13:11:54.426991
• Title: Intriguing Parameters of Structural Causal Models
• Title（参考訳）: 構造因果モデルの興味深いパラメータ
• Authors: Matej Ze\v{c}evi\'c, Devendra Singh Dhami and Kristian Kersting
• Abstract要約: 近年、敵対的攻撃、特にディープニューラルネットワークに多くの焦点が当てられている。 これらは本質的にはより一般的であり、より大規模なシステムに容易に影響を及ぼすことができる、と我々は主張する。 このような攻撃は、ドメイン内の隠れた共同設立者によって決定できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.417231973682366
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years there has been a lot of focus on adversarial attacks, especially on deep neural networks. Here, we argue that they are more general in nature and can easily affect a larger class of models, e.g., any differentiable perturbed optimizers. We further show that such attacks can be determined by the hidden confounders in a domain, thus drawing a novel connection between such attacks and causality. Establishing this causal perspective is characterized by the influence of the structural causal model's data generating process on the subsequent optimization thereby exhibiting intriguing parameters of the former. We reveal the existence of such parameters for three combinatorial optimization problems, namely linear assignment, shortest path and a real world problem of energy systems. Our empirical examination also unveils worrisome consequences of these attacks on differentiable perturbed optimizers thereby highlighting the criticality of our findings.
• Abstract（参考訳）: 近年,特に深層ニューラルネットワークにおいて,敵対的攻撃に注目が集まっている。 ここでは、それらは自然界においてより一般的であり、例えば任意の微分可能な摂動オプティマイザのようなより大きなモデルのクラスに容易に影響を及ぼすことができると論じる。 さらに,このような攻撃はドメイン内の隠れた共同創設者によって決定され,その攻撃と因果関係の間に新たなつながりが生まれることを示した。 この因果的視点の確立は、構造的因果モデルのデータ生成プロセスがその後の最適化に与える影響によって特徴付けられる。 本稿では,エネルギー系の線形割当,最短経路,実世界問題という3つの組合せ最適化問題に対するパラメータの存在を明らかにする。 また, 本実験では, 微分可能な摂動オプティマイザに対するこれらの攻撃による不安な結果も明らかにし, 結果の致命的な重要性を浮き彫りにする。

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