論文の概要: Invariant Structure Learning for Better Generalization and Causal Explainability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06469v1
• Date: Mon, 13 Jun 2022 21:04:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-15 14:17:26.196691
• Title: Invariant Structure Learning for Better Generalization and Causal Explainability
• Title（参考訳）: 不変構造学習による一般化と因果説明可能性の向上
• Authors: Yunhao Ge, Sercan \"O. Arik, Jinsung Yoon, Ao Xu, Laurent Itti, Tomas Pfister
• Abstract要約: 因果構造発見を改善するための新しいフレームワークである不変構造学習(ISL)を提案する。 ISLはデータを異なる環境に分割し、異なる環境にわたってターゲットに不変な構造を学ぶ。 我々は、ISLが因果構造を正確に発見し、代替手法より優れ、大きな分布シフトを持つデータセットに対して優れた一般化をもたらすことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.580704853704994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning the causal structure behind data is invaluable for improving generalization and obtaining high-quality explanations. We propose a novel framework, Invariant Structure Learning (ISL), that is designed to improve causal structure discovery by utilizing generalization as an indication. ISL splits the data into different environments, and learns a structure that is invariant to the target across different environments by imposing a consistency constraint. An aggregation mechanism then selects the optimal classifier based on a graph structure that reflects the causal mechanisms in the data more accurately compared to the structures learnt from individual environments. Furthermore, we extend ISL to a self-supervised learning setting where accurate causal structure discovery does not rely on any labels. This self-supervised ISL utilizes invariant causality proposals by iteratively setting different nodes as targets. On synthetic and real-world datasets, we demonstrate that ISL accurately discovers the causal structure, outperforms alternative methods, and yields superior generalization for datasets with significant distribution shifts.
• Abstract（参考訳）: データの背後にある因果構造を学ぶことは、一般化を改善し、高品質な説明を得るのに有用である。 本稿では,一般化を指標として因果構造発見を改善するための新しい枠組みである不変構造学習(isl)を提案する。 ISLはデータを異なる環境に分割し、一貫性の制約を課すことで、異なる環境にわたってターゲットに不変な構造を学ぶ。 集約機構は、個々の環境から学習した構造よりもデータの因果メカニズムをより正確に反映するグラフ構造に基づいて最適な分類器を選択する。 さらに,正確な因果構造発見がラベルに依存しない自己教師型学習環境にISLを拡張した。 この自己監督型ISLは、異なるノードをターゲットとして反復的に設定することで、不変因果提案を利用する。 合成および実世界のデータセットにおいて、ISLは因果構造を正確に発見し、代替手法より優れ、大きな分布シフトを持つデータセットに対して優れた一般化をもたらすことを示す。

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