論文の概要: A Neural Mean Embedding Approach for Back-door and Front-door Adjustment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06610v1
• Date: Wed, 12 Oct 2022 22:26:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 17:26:44.733908
• Title: A Neural Mean Embedding Approach for Back-door and Front-door Adjustment
• Title（参考訳）: バックドアおよびフロントドア調整のためのニューラル平均埋め込み手法
• Authors: Liyuan Xu and Arthur Gretton
• Abstract要約: 本研究では, 後方調整と前方調整の2つの設定の下で, 平均的および非実効的治療効果を推定することを検討した。 どちらのケースも、隠れた共同設立者にアクセスすることなく治療効果を回復することが目標だ。 本稿では,第1段階の学習した入力特徴に対する回帰関数を直接利用して,これらの条件付き期待値を計算することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.313926264485065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the estimation of average and counterfactual treatment effects, under two settings: back-door adjustment and front-door adjustment. The goal in both cases is to recover the treatment effect without having an access to a hidden confounder. This objective is attained by first estimating the conditional mean of the desired outcome variable given relevant covariates (the "first stage" regression), and then taking the (conditional) expectation of this function as a "second stage" procedure. We propose to compute these conditional expectations directly using a regression function to the learned input features of the first stage, thus avoiding the need for sampling or density estimation. All functions and features (and in particular, the output features in the second stage) are neural networks learned adaptively from data, with the sole requirement that the final layer of the first stage should be linear. The proposed method is shown to converge to the true causal parameter, and outperforms the recent state-of-the-art methods on challenging causal benchmarks, including settings involving high-dimensional image data.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 後方調整と前方調整の2つの設定の下で, 平均的および非実効的治療効果を推定する。 どちらのケースも、隠れた共同創設者にアクセスすることなく治療効果を回復することが目標だ。 この目的は、まず、関係する共変量(「第一段階」回帰)が与えられた所望の結果変数の条件平均を推定し、次に、この関数の(条件)期待を「第二段階」手順とすることで達成される。 本稿では,第1段階の学習入力特徴に対する回帰関数を直接利用して,これらの条件予測を計算し,サンプリングや密度推定の必要性を回避することを提案する。 すべての機能と特徴(特に第2段階の出力特徴)は、データから順応的に学習されたニューラルネットワークであり、第1段階の最終層は線形であることが唯一の要件である。 提案手法は,実因果パラメータに収束することが示され,高次元画像データを含む課題因果ベンチマークにおいて,最新の最先端手法を上回っている。

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