論文の概要: Towards Characterizing Domain Counterfactuals For Invertible Latent
Causal Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11281v1
- Date: Tue, 20 Jun 2023 04:19:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-21 15:43:25.623082
- Title: Towards Characterizing Domain Counterfactuals For Invertible Latent
Causal Models
- Title（参考訳）: 可逆潜在因果モデルに対する領域逆事象の特徴付けに向けて
- Authors: Sean Kulinski, Zeyu Zhou, Ruqi Bai, Murat Kocaoglu, David I. Inouye
- Abstract要約: 我々は、ドメインカウンターファクト(Domain counterfactual)と呼ばれる特定のタイプの因果クエリに焦点を当てる。
任意のモデルが2つの可逆関数によって同値なモデルに変換可能であることを証明する。
この結果から,最後の$k$潜伏変数の介入のみを許すアルゴリズムは,反ファクトのモデル推定を改善する可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.64853160190397
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Learning latent causal models from data has many important applications such
as robustness, model extrapolation, and counterfactuals. Most prior theoretic
work has focused on full causal discovery (i.e., recovering the true latent
variables) but requires strong assumptions such as linearity or fails to have
any analysis of the equivalence class of solutions (e.g., IRM). Instead of full
causal discovery, we focus on a specific type of causal query called the domain
counterfactual, which hypothesizes what a sample would have looked like if it
had been generated in a different domain (or environment). Concretely, we
assume domain-specific invertible latent structural causal models and a shared
invertible observation function, both of which are less restrictive assumptions
than prior theoretic works. Under these assumptions, we define domain
counterfactually equivalent models and prove that any model can be transformed
into an equivalent model via two invertible functions. This constructive
property provides a tight characterization of the domain counterfactual
equivalence classes. Building upon this result, we prove that every equivalence
class contains a model where all intervened variables are at the end when
topologically sorted by the causal DAG, i.e., all non-intervened variables have
non-intervened ancestors. This surprising result suggests that an algorithm
that only allows intervention in the last $k$ latent variables may improve
model estimation for counterfactuals. In experiments, we enforce the sparse
intervention hypothesis via this theoretic result by constraining that the
latent SCMs can only differ in the last few causal mechanisms and demonstrate
the feasibility of this algorithm in simulated and image-based experiments.
- Abstract（参考訳）: データから潜在因果モデルを学ぶには、堅牢性、モデル外挿、反事実など、多くの重要な応用がある。
初期の理論的な研究は完全な因果発見(すなわち真の潜伏変数の回復)に焦点を当てていたが、線形性のような強い仮定を必要とするか、あるいは同値な解のクラス(例えば IRM)を解析できない。
完全な因果的発見ではなく、ドメインカウンターファクト(domain counterfactual)と呼ばれる特定のタイプの因果的クエリに注目します。
具体的には、ドメイン固有の可逆的可逆的構造因果モデルと共有可逆的観測関数を仮定する。
これらの仮定の下で、ドメイン対実同値モデルを定義し、任意のモデルが2つの可逆関数を通して同値モデルに変換できることを証明する。
この構成的性質は、領域の反実同値類を厳密に特徴づける。
この結果に基づいて、すべての同値類がすべての介入変数が最後に因果dagによって位相的にソートされたとき、すなわちすべての非干渉変数が非干渉祖先を持つモデルを含むことを証明する。
この驚くべき結果は、最後の$k$潜在変数への介入のみを許すアルゴリズムが、反事実のモデル推定を改善することを示唆している。
実験では、この理論によるスパース介入仮説を、潜在SCMが最後のいくつかの因果メカニズムでのみ異なることを制約し、シミュレーションおよび画像に基づく実験においてこのアルゴリズムの有効性を示す。
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