論文の概要: On Causally Disentangled Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05746v1
• Date: Fri, 10 Dec 2021 18:56:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-13 14:40:23.766700
• Title: On Causally Disentangled Representations
• Title（参考訳）: 因果解離表現について
• Authors: Abbavaram Gowtham Reddy, Benin Godfrey L, Vineeth N Balasubramanian
• Abstract要約: 本稿では,不整合因果過程の概念を用いて,不整合表現の分析を行う。 我々の測定値が不整合因果過程のデシダラタを捉えていることが示される。 本研究では,このメトリクスとデータセットを用いて,非絡み合った表現学習者の状態に関する実証的研究を行い,因果的視点から評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.122893077772993
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Representation learners that disentangle factors of variation have already proven to be important in addressing various real world concerns such as fairness and interpretability. Initially consisting of unsupervised models with independence assumptions, more recently, weak supervision and correlated features have been explored, but without a causal view of the generative process. In contrast, we work under the regime of a causal generative process where generative factors are either independent or can be potentially confounded by a set of observed or unobserved confounders. We present an analysis of disentangled representations through the notion of disentangled causal process. We motivate the need for new metrics and datasets to study causal disentanglement and propose two evaluation metrics and a dataset. We show that our metrics capture the desiderata of disentangled causal process. Finally, we perform an empirical study on state of the art disentangled representation learners using our metrics and dataset to evaluate them from causal perspective.
• Abstract（参考訳）: 変動の偏角因子は、フェアネスや解釈可能性といった様々な現実世界の懸念に対処する上ですでに重要であることが証明されている。 当初、独立仮定を持つ教師なしモデルからなるが、より近年では、弱い監督と相関した特徴が研究されているが、生成過程の因果的な見解は得られていない。 対照的に、私たちは、生成因子が独立しているか、あるいは観測されたあるいは観測されていない共同設立者によって構成できる可能性のある因果生成プロセスの体制の下で働いている。 本稿では, 因果過程の非絡み合いという概念を通して, 絡み合い表現の分析を行う。 我々は,因果関係の絡み合いを研究するための新しい指標とデータセットの必要性を動機付け,二つの評価指標とデータセットを提案する。 我々の測定値が不整合因果過程のデシダラタを捉えることを示す。 最後に,実測とデータセットを用いて,芸術的異種表現学習者の実態に関する実証研究を行い,因果的視点から評価する。

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