論文の概要: Towards Practical Federated Causal Structure Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09433v2
• Date: Mon, 19 Jun 2023 16:19:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 00:34:41.151874
• Title: Towards Practical Federated Causal Structure Learning
• Title（参考訳）: 因果構造学習の実践に向けて
• Authors: Zhaoyu Wang, Pingchuan Ma, Shuai Wang
• Abstract要約: FedC2SLは、条件付き独立性テストを用いて因果グラフを学習する制約に基づく因果構造学習スキームである。 この研究は、既存のソリューションに対する合成データセットと実世界のデータの両方を用いてFedC2SLを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.74796970978203
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding causal relations is vital in scientific discovery. The process of causal structure learning involves identifying causal graphs from observational data to understand such relations. Usually, a central server performs this task, but sharing data with the server poses privacy risks. Federated learning can solve this problem, but existing solutions for federated causal structure learning make unrealistic assumptions about data and lack convergence guarantees. FedC2SL is a federated constraint-based causal structure learning scheme that learns causal graphs using a federated conditional independence test, which examines conditional independence between two variables under a condition set without collecting raw data from clients. FedC2SL requires weaker and more realistic assumptions about data and offers stronger resistance to data variability among clients. FedPC and FedFCI are the two variants of FedC2SL for causal structure learning in causal sufficiency and causal insufficiency, respectively. The study evaluates FedC2SL using both synthetic datasets and real-world data against existing solutions and finds it demonstrates encouraging performance and strong resilience to data heterogeneity among clients.
• Abstract（参考訳）: 因果関係を理解することは科学的発見に不可欠である。 因果構造学習のプロセスは、そのような関係を理解するために観測データから因果グラフを識別することを含む。 通常、中央サーバがこのタスクを実行するが、サーバとデータを共有するとプライバシー上のリスクが生じる。 フェデレーション学習はこの問題を解決できるが、既存のフェデレーション因果構造学習のソリューションは、データに関する非現実的な仮定を作り、収束の保証を欠く。 FedC2SLは、クライアントから生データを収集することなく、2変数間の条件独立性を調べるフェデレーション条件独立テストを用いて因果グラフを学習するフェデレーション制約に基づく因果構造学習スキームである。 FedC2SLは、データに関するより弱い、より現実的な仮定を必要とし、クライアント間のデータのばらつきに強く抵抗する。 FedPCとFedFCIはそれぞれ因果構造学習のためのFedC2SLの2つの変種である。 この研究は、既存のソリューションに対して合成データセットと実世界のデータの両方を使用してFedC2SLを評価し、クライアント間のデータ不均一性に対するパフォーマンスと強力なレジリエンスを示す。

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