論文の概要: Identifiable Energy-based Representations: An Application to Estimating Heterogeneous Causal Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03039v1
• Date: Fri, 6 Aug 2021 10:39:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-09 14:41:17.046368
• Title: Identifiable Energy-based Representations: An Application to Estimating Heterogeneous Causal Effects
• Title（参考訳）: 同定可能なエネルギーに基づく表現:不均一因果効果推定への応用
• Authors: Yao Zhang and Jeroen Berrevoets and Mihaela van der Schaar
• Abstract要約: 条件付き平均治療効果(CATEs)は、多数の個体にまたがる不均一性について理解することができる。 典型的なCATE学習者は、CATEが識別可能であるために、すべての共起変数が測定されていると仮定する。 本稿では,ノイズコントラッシブ損失関数を用いて,変数の低次元表現を学習するエネルギーベースモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.66276516095665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conditional average treatment effects (CATEs) allow us to understand the effect heterogeneity across a large population of individuals. However, typical CATE learners assume all confounding variables are measured in order for the CATE to be identifiable. Often, this requirement is satisfied by simply collecting many variables, at the expense of increased sample complexity for estimating CATEs. To combat this, we propose an energy-based model (EBM) that learns a low-dimensional representation of the variables by employing a noise contrastive loss function. With our EBM we introduce a preprocessing step that alleviates the dimensionality curse for any existing model and learner developed for estimating CATE. We prove that our EBM keeps the representations partially identifiable up to some universal constant, as well as having universal approximation capability to avoid excessive information loss from model misspecification; these properties combined with our loss function, enable the representations to converge and keep the CATE estimation consistent. Experiments demonstrate the convergence of the representations, as well as show that estimating CATEs on our representations performs better than on the variables or the representations obtained via various benchmark dimensionality reduction methods.
• Abstract（参考訳）: 条件付き平均治療効果(CATEs)は、多数の個体における異種性の影響を理解するのに役立つ。 しかし、典型的なCATE学習者は、CATEが識別可能であるために、すべての共起変数が測定されていると仮定する。 多くの場合、この要件はCATEを推定するためのサンプルの複雑さの増加を犠牲にして、単に多くの変数を収集することで満たされる。 これに対抗するために,ノイズコントラッシブ損失関数を用いて変数の低次元表現を学習するエネルギーベースモデル(EBM)を提案する。 EBMでは、既存のモデルや学習者がCATEを推定するために開発した学習者の次元的呪いを緩和する前処理のステップを導入します。 我々は、ebmが表現を部分的に普遍定数まで識別でき、またモデルの誤特定から過剰な情報損失を避けるための普遍近似能力を持つことを証明している。 実験は表現の収束を実証し、また様々なベンチマーク次元の低減法によって得られた変数や表現よりも、表現のキャットの推定が優れていることを示した。

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