論文の概要: Learning Counterfactually Invariant Predictors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09768v3
• Date: Fri, 13 Oct 2023 12:09:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 18:37:36.460475
• 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, Yucen Luo, Niki Kilbertus
• Abstract要約: 我々はCIP(Counterfactual Invariant Prediction)と呼ばれるモデルに依存しないフレームワークを提案する。 実験の結果,CIPが様々なシミュレーションおよび実世界のデータセットに反実的不変性を付与する効果が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.37885955059187
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Notions of counterfactual invariance (CI) have proven essential for predictors that are fair, robust, and generalizable in the real world. We propose graphical criteria that yield a sufficient condition for a predictor to be counterfactually invariant in terms of a conditional independence in the observational distribution. In order to learn such predictors, we propose a model-agnostic framework, called Counterfactually Invariant Prediction (CIP), building on the Hilbert-Schmidt Conditional Independence Criterion (HSCIC), a kernel-based conditional dependence measure. Our experimental results demonstrate the effectiveness of CIP in enforcing counterfactual invariance across various simulated and real-world datasets including scalar and multi-variate settings.
• Abstract（参考訳）: 反現実的不変性(CI)の表記は、現実の世界において公平で堅牢で一般化可能な予測者にとって不可欠であることが証明されている。 本稿では,観測分布における条件独立性の観点から,予測器が反実的に不変となるための十分な条件を与えるグラフィカルな基準を提案する。 このような予測を学習するために,Hilbert-Schmidt条件独立基準(HSCIC)に基づくCIP(Counterfactual Invariant Prediction)と呼ばれる,カーネルベースの条件依存尺度を提案する。 実験により,スカラーおよび多変量設定を含む実世界の各種データセットに対して,CIPによる逆実測的不変性を強制する効果が示された。

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