論文の概要: Quantifying Consistency and Information Loss for Causal Abstraction Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04357v1
• Date: Sun, 7 May 2023 19:10:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 16:11:51.683065
• Title: Quantifying Consistency and Information Loss for Causal Abstraction Learning
• Title（参考訳）: 因果抽象学習における一貫性と情報損失の定量化
• Authors: Fabio Massimo Zennaro, Paolo Turrini, Theodoros Damoulas
• Abstract要約: 我々は、エージェントがそのようなトレードオフを評価するために使用できる介入措置のファミリーを紹介する。 我々は,異なるタスクに適した4つの尺度を考察し,その特性を分析し,因果的抽象を評価・学習するためのアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.17846886492361
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Structural causal models provide a formalism to express causal relations between variables of interest. Models and variables can represent a system at different levels of abstraction, whereby relations may be coarsened and refined according to the need of a modeller. However, switching between different levels of abstraction requires evaluating a trade-off between the consistency and the information loss among different models. In this paper we introduce a family of interventional measures that an agent may use to evaluate such a trade-off. We consider four measures suited for different tasks, analyze their properties, and propose algorithms to evaluate and learn causal abstractions. Finally, we illustrate the flexibility of our setup by empirically showing how different measures and algorithmic choices may lead to different abstractions.
• Abstract（参考訳）: 構造因果モデルは、興味のある変数間の因果関係を表現するフォーマリズムを提供する。 モデルと変数は異なる抽象レベルでシステムを表現することができ、モデルラーのニーズに応じて関係を粗くして洗練することができる。 しかし、異なる抽象化レベル間の切り替えには、一貫性と異なるモデル間の情報損失の間のトレードオフを評価する必要がある。 本稿では,エージェントがそのようなトレードオフを評価するために使用できる介入措置のファミリーを紹介する。 我々は,異なるタスクに適した4つの尺度を考察し,その特性を分析し,因果的抽象化を評価するアルゴリズムを提案する。 最後に,さまざまな指標やアルゴリズムの選択が抽象化にどのようにつながるのかを実証的に示すことで,セットアップの柔軟性を示す。

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