論文の概要: Spectral Representation Learning for Conditional Moment Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16525v1
• Date: Sat, 29 Oct 2022 07:48:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 16:23:01.732316
• Title: Spectral Representation Learning for Conditional Moment Models
• Title（参考訳）: 条件モーメントモデルのためのスペクトル表現学習
• Authors: Ziyu Wang, Yucen Luo, Yueru Li, Jun Zhu, Bernhard Sch\"olkopf
• Abstract要約: 本研究では,不適切度を制御した表現を自動学習する手法を提案する。 本手法は,条件付き期待演算子のスペクトル分解によって定義される線形表現を近似する。 この表現をデータから効率的に推定できることを示し、得られた推定値に対してL2整合性を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.34244475589745
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many problems in causal inference and economics can be formulated in the framework of conditional moment models, which characterize the target function through a collection of conditional moment restrictions. For nonparametric conditional moment models, efficient estimation has always relied on preimposed conditions on various measures of ill-posedness of the hypothesis space, which are hard to validate when flexible models are used. In this work, we address this issue by proposing a procedure that automatically learns representations with controlled measures of ill-posedness. Our method approximates a linear representation defined by the spectral decomposition of a conditional expectation operator, which can be used for kernelized estimators and is known to facilitate minimax optimal estimation in certain settings. We show this representation can be efficiently estimated from data, and establish L2 consistency for the resulting estimator. We evaluate the proposed method on proximal causal inference tasks, exhibiting promising performance on high-dimensional, semi-synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 因果推論や経済学における多くの問題は条件モーメントモデルの枠組みで定式化することができる。 非パラメトリック条件モーメントモデルでは、効率的な推定は常に、フレキシブルモデルを用いた場合の検証が困難である仮説空間の不備の様々な測度に関する前提条件に依存している。 そこで本研究では,不適切性の制御によって表現を自動的に学習する手法を提案する。 本手法は,条件付き期待作用素のスペクトル分解によって定義される線形表現を近似する手法であり,任意の条件における最小最適推定を容易にすることが知られている。 この表現をデータから効率的に推定できることを示し、得られた推定値に対してL2整合性を確立する。 提案手法は近位因果推論タスクにおいて,高次元半合成データに対して有望な性能を示す。

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