Fugu-MT 論文翻訳(概要): M3E2: Multi-gate Mixture-of-experts for Multi-treatment Effect Estimation

論文の概要: M3E2: Multi-gate Mixture-of-experts for Multi-treatment Effect Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07574v1
Date: Tue, 14 Dec 2021 17:32:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-15 15:25:34.615045
Title: M3E2: Multi-gate Mixture-of-experts for Multi-treatment Effect Estimation
Title（参考訳）: M3E2:マルチ処理効果推定のためのマルチゲート混合実験
Authors: Raquel Aoki, Yizhou Chen, Martin Ester
Abstract要約: M3E2はマルチタスク学習ニューラルネットワークモデルであり、複数の治療の効果を推定する。分析の結果,本手法は優れた性能を示し,真の治療効果をより断定的に評価した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.651843679841903
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This work proposes the M3E2, a multi-task learning neural network model to estimate the effect of multiple treatments. In contrast to existing methods, M3E2 is robust to multiple treatment effects applied simultaneously to the same unit, continuous and binary treatments, and many covariates. We compared M3E2 with three baselines in three synthetic benchmark datasets: two with multiple treatments and one with one treatment. Our analysis showed that our method has superior performance, making more assertive estimations of the true treatment effects. The code is available at github.com/raquelaoki/M3E2.
Abstract（参考訳）: この研究は、マルチタスク学習ニューラルネットワークモデルであるM3E2を提案し、複数の治療の効果を推定する。既存の方法とは対照的に、m3e2は同じ単位に同時に適用される複数の処理効果、連続的および二元的処理、多くの共変量に対して頑健である。 3つのベンチマークデータセットでm3e2と3つのベースラインを比較した。分析の結果,本手法は優れた性能を示し,真の治療効果をより断定的に評価した。コードはgithub.com/raquelaoki/M3E2で入手できる。

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