論文の概要: Diffusion Causal Models for Counterfactual Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10166v1
• Date: Mon, 21 Feb 2022 12:23:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-22 17:04:37.066626
• Title: Diffusion Causal Models for Counterfactual Estimation
• Title（参考訳）: 偽物推定のための拡散因果モデル
• Authors: Pedro Sanchez and Sotirios A. Tsaftaris
• Abstract要約: 本稿では,観測画像データから因果構造を推定する作業について考察する。 Diff-SCMは,近年の発電エネルギーモデルの発展を基盤とした構造因果モデルである。 Diff-SCMはMNISTデータに基づくベースラインよりも現実的で最小限のデファクトアルを生成しており、ImageNetデータにも適用可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.438307666925425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the task of counterfactual estimation from observational imaging data given a known causal structure. In particular, quantifying the causal effect of interventions for high-dimensional data with neural networks remains an open challenge. Herein we propose Diff-SCM, a deep structural causal model that builds on recent advances of generative energy-based models. In our setting, inference is performed by iteratively sampling gradients of the marginal and conditional distributions entailed by the causal model. Counterfactual estimation is achieved by firstly inferring latent variables with deterministic forward diffusion, then intervening on a reverse diffusion process using the gradients of an anti-causal predictor w.r.t the input. Furthermore, we propose a metric for evaluating the generated counterfactuals. We find that Diff-SCM produces more realistic and minimal counterfactuals than baselines on MNIST data and can also be applied to ImageNet data. Code is available https://github.com/vios-s/Diff-SCM.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,観測画像データから因果構造を推定する作業について考察する。 特に、ニューラルネットワークによる高次元データに対する介入の因果効果の定量化は、未解決の課題である。 本稿では, 発電エネルギーモデルの最新技術に基づく深部構造因果モデルDiff-SCMを提案する。 この設定では,因果モデルによる境界分布と条件分布の勾配を反復的にサンプリングすることで推論を行う。 反事実推定は、まず決定論的前方拡散を伴う潜在変数を推論し、その後、入力を反コーサル予測器w.r.tの勾配を用いて逆拡散過程に干渉することで達成される。 さらに,生成した偽物を評価する指標を提案する。 Diff-SCMはMNISTデータに基づくベースラインよりも現実的で最小限のデファクトアルを生成しており、ImageNetデータにも適用可能である。 コードはhttps://github.com/vios-s/Diff-SCMで入手できる。

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