論文の概要: Meta-learning for heterogeneous treatment effect estimation with
closed-form solvers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11353v1
- Date: Fri, 19 May 2023 00:07:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-22 16:49:54.104271
- Title: Meta-learning for heterogeneous treatment effect estimation with
closed-form solvers
- Title(参考訳): 閉形式解法を用いた不均一処理効果推定のためのメタラーニング
- Authors: Tomoharu Iwata, Yoichi Chikahara
- Abstract要約: 本稿では,いくつかの観測データから条件平均処理効果(CATE)を推定するメタラーニング手法を提案する。
提案手法は,複数のタスクからCATEを推定する方法を学習し,未知のタスクの知識を利用する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 30.343569752920754
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This article proposes a meta-learning method for estimating the conditional
average treatment effect (CATE) from a few observational data. The proposed
method learns how to estimate CATEs from multiple tasks and uses the knowledge
for unseen tasks. In the proposed method, based on the meta-learner framework,
we decompose the CATE estimation problem into sub-problems. For each
sub-problem, we formulate our estimation models using neural networks with
task-shared and task-specific parameters. With our formulation, we can obtain
optimal task-specific parameters in a closed form that are differentiable with
respect to task-shared parameters, making it possible to perform effective
meta-learning. The task-shared parameters are trained such that the expected
CATE estimation performance in few-shot settings is improved by minimizing the
difference between a CATE estimated with a large amount of data and one
estimated with just a few data. Our experimental results demonstrate that our
method outperforms the existing meta-learning approaches and CATE estimation
methods.
- Abstract(参考訳): 本稿では,いくつかの観測データから条件平均処理効果(CATE)を推定するメタラーニング手法を提案する。
提案手法は,複数のタスクからCATEを推定する方法を学習し,未知のタスクの知識を利用する。
提案手法では,meta-learnerフレームワークに基づいてcate推定問題を部分問題に分解する。
各サブプロブレムに対して,タスク共有パラメータとタスク固有パラメータを持つニューラルネットワークを用いて推定モデルを定式化する。
定式化により、タスク共有パラメータに対して異なるクローズドな形で最適なタスク固有パラメータを得ることができるため、効果的なメタ学習が可能となる。
タスク共有パラメータは、大量のデータで推定されたCATEと少数のデータで推定されたCATEとの差を最小化することにより、数ショット設定で期待されるCATE推定性能を改善するように訓練される。
実験の結果,提案手法は既存のメタラーニング手法やCATE推定手法よりも優れていることが示された。
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