論文の概要: An Adaptive Kernel Approach to Federated Learning of Heterogeneous
Causal Effects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00346v1
- Date: Sun, 1 Jan 2023 04:57:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-03 13:42:56.441968
- Title: An Adaptive Kernel Approach to Federated Learning of Heterogeneous
Causal Effects
- Title(参考訳): 不均一因果効果のフェデレーション学習のための適応カーネルアプローチ
- Authors: Thanh Vinh Vo, Arnab Bhattacharyya, Young Lee, Tze-Yun Leong
- Abstract要約: 本稿では,複数の分散データソースから因果関係を学習するための新たな因果関係推論フレームワークを提案する。
本稿では,データソース間の類似性を学習する適応転送アルゴリズムを提案する。
提案手法は,異なる分布を持つ分散化されたデータソースのベースラインよりも優れていることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.248235276871256
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a new causal inference framework to learn causal effects from
multiple, decentralized data sources in a federated setting. We introduce an
adaptive transfer algorithm that learns the similarities among the data sources
by utilizing Random Fourier Features to disentangle the loss function into
multiple components, each of which is associated with a data source. The data
sources may have different distributions; the causal effects are independently
and systematically incorporated. The proposed method estimates the similarities
among the sources through transfer coefficients, and hence requiring no prior
information about the similarity measures. The heterogeneous causal effects can
be estimated with no sharing of the raw training data among the sources, thus
minimizing the risk of privacy leak. We also provide minimax lower bounds to
assess the quality of the parameters learned from the disparate sources. The
proposed method is empirically shown to outperform the baselines on
decentralized data sources with dissimilar distributions.
- Abstract(参考訳): 本研究では,複数の分散データソースから因果効果をフェデレーション環境で学習するための新しい因果推論フレームワークを提案する。
本稿では、ランダムフーリエ特徴を用いてデータソース間の類似性を学習し、損失関数を複数のコンポーネントに切り離し、それぞれがデータソースに関連付ける適応転送アルゴリズムを提案する。
データソースは異なる分布を持ち、因果効果は独立して体系的に組み込まれている。
提案手法は移動係数を用いてソース間の類似度を推定し,その類似度に関する事前情報を必要としない。
ソース間で生のトレーニングデータを共有せずに異種因果効果を推定できるため、プライバシー漏洩のリスクを最小限に抑えることができる。
また,異なる情報源から学習したパラメータの質を評価するために,ミニマックス下限を提供する。
提案手法は,異なる分布を持つ分散化されたデータソースのベースラインよりも優れていることを示す。
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