論文の概要: Learning Counterfactually Invariant Predictors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09768v1
• Date: Wed, 20 Jul 2022 09:23:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-21 12:49:17.017860
• Title: Learning Counterfactually Invariant Predictors
• Title（参考訳）: 擬似不変予測器の学習
• Authors: Francesco Quinzan, Cecilia Casolo, Krikamol Muandet, Niki Kilbertus, Yucen Luo
• Abstract要約: 本研究では,ある共変量の反実的変化の下で不変な予測子を学習する手法を提案する。 例えば、オブジェクト認識モデルは、オブジェクト自体の位置、向き、スケールの影響を受けうる。 合成および実世界のデータに対する実験結果から, 様々な環境下での本手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.149767832800197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We propose a method to learn predictors that are invariant under counterfactual changes of certain covariates. This method is useful when the prediction target is causally influenced by covariates that should not affect the predictor output. For instance, an object recognition model may be influenced by position, orientation, or scale of the object itself. We address the problem of training predictors that are explicitly counterfactually invariant to changes of such covariates. We propose a model-agnostic regularization term based on conditional kernel mean embeddings, to enforce counterfactual invariance during training. We prove the soundness of our method, which can handle mixed categorical and continuous multi-variate attributes. Empirical results on synthetic and real-world data demonstrate the efficacy of our method in a variety of settings.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ある共変量の反実的変化の下で不変な予測子を学習する手法を提案する。 この方法は、予測対象が予測対象出力に影響を与えない共変量によって因果的に影響を受ける場合に有用である。 例えば、オブジェクト認識モデルは、オブジェクト自体の位置、向き、スケールに影響される可能性がある。 本稿では,そのような共変量の変化に反実的に不変である予測器を訓練する問題に対処する。 本研究では,条件付きカーネルの平均埋め込みに基づくモデルに依存しない正規化項を提案する。 本手法は, カテゴリー的属性と連続的多変量属性の混合特性を扱うことができる。 合成および実世界のデータに対する実験結果から, 様々な環境下での本手法の有効性が示された。

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