論文の概要: Differentiable Invariant Causal Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15638v2
• Date: Wed, 1 Jun 2022 02:19:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-04 09:09:23.816431
• Title: Differentiable Invariant Causal Discovery
• Title（参考訳）: 微分可能な不変因果発見
• Authors: Yu Wang, An Zhang, Xiang Wang, Xiangnan He, Tat-Seng Chua
• Abstract要約: 観測データから因果構造を学ぶことは、機械学習の基本的な課題である。 本稿では,不特定変分因果解法(DICD)を提案する。 合成および実世界のデータセットに関する大規模な実験は、DICDがSHDの36%まで最先端の因果発見手法より優れていることを検証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 106.87950048845308
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning causal structure from observational data is a fundamental challenge in machine learning. The majority of commonly used differentiable causal discovery methods are non-identifiable, turning this problem into a continuous optimization task prone to data biases. In many real-life situations, data is collected from different environments, in which the functional relations remain consistent across environments, while the distribution of additive noises may vary. This paper proposes Differentiable Invariant Causal Discovery (DICD), utilizing the multi-environment information based on a differentiable framework to avoid learning spurious edges and wrong causal directions. Specifically, DICD aims to discover the environment-invariant causation while removing the environment-dependent correlation. We further formulate the constraint that enforces the target structure equation model to maintain optimal across the environments. Theoretical guarantees for the identifiability of proposed DICD are provided under mild conditions with enough environments. Extensive experiments on synthetic and real-world datasets verify that DICD outperforms state-of-the-art causal discovery methods up to 36% in SHD. Our code will be open-sourced upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 観測データから因果構造を学ぶことは、機械学習の基本的な課題である。 一般的に用いられる微分可能な因果探索法の大部分は識別不可能であり、この問題をデータバイアスによる連続的な最適化タスクに変換する。 多くの実生活環境では、データは異なる環境から収集され、そこでは機能的関係は環境間で一定であり、加法的雑音の分布は様々である。 本稿では,微分可能不変因果関係発見(dicd)を提案し,微分可能枠組みに基づく多環境情報を活用し,スプリアスエッジと誤った因果関係の学習を回避した。 特に、dicdは環境依存相関を取り除きながら、環境不変因果関係を発見することを目的としている。 さらに, 対象構造方程式モデルを強制する制約を定式化し, 環境をまたいで最適に維持する。 提案したDICDの識別可能性に関する理論的保証は,十分な環境条件下で提供される。 合成および実世界のデータセットに関する大規模な実験は、DICDがSHDの36%まで最先端の因果発見手法より優れていることを検証している。 私たちのコードは受け入れ次第オープンソースになります。

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