論文の概要: Towards Characterizing Domain Counterfactuals For Invertible Latent
Causal Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11281v2
- Date: Tue, 14 Nov 2023 19:26:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-16 20:12:15.276284
- 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: Zeyu Zhou, Ruqi Bai, Sean Kulinski, Murat Kocaoglu, David I. Inouye
- Abstract要約: 制約の少ない仮定でドメインの偽物推定を改善することを目的としている。
ドメイン対実的に等価なモデルを定義し、等価なモデルに必要な十分な性質を証明します。
この驚くべき結果は、最後の$k$遅延変数にのみ介入できるモデル設計が、反ファクトのモデル推定を改善することを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.96946087576007
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Answering counterfactual queries has many important applications such as
knowledge discovery and explainability, but is challenging when causal
variables are unobserved and we only see a projection onto an observation
space, for instance, image pixels. One approach is to recover the latent
Structural Causal Model (SCM), but this typically needs unrealistic
assumptions, such as linearity of the causal mechanisms. Another approach is to
use na\"ive ML approximations, such as generative models, to generate
counterfactual samples; however, these lack guarantees of accuracy. In this
work, we strive to strike a balance between practicality and theoretical
guarantees by focusing on a specific type of causal query called domain
counterfactuals, which hypothesizes what a sample would have looked like if it
had been generated in a different domain (or environment). Concretely, by only
assuming invertibility, sparse domain interventions and access to observational
data from different domains, we aim to improve domain counterfactual estimation
both theoretically and practically with less restrictive assumptions. We define
domain counterfactually equivalent models and prove necessary and sufficient
properties for equivalent models that provide 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. This surprising
result suggests that a model design that only allows intervention in the last
$k$ latent variables may improve model estimation for counterfactuals. We then
test this model design on extensive simulated and image-based experiments which
show the sparse canonical model indeed improves counterfactual estimation over
baseline non-sparse models.
- Abstract（参考訳）: 反事実クエリへの応答には、知識発見や説明可能性など、多くの重要な応用があるが、因果変数が観測されない場合、観察空間、例えば画像ピクセルにのみ投影される場合、困難である。
一つのアプローチは潜在構造因果モデル(SCM)の復元であるが、通常は因果機構の線形性のような非現実的な仮定を必要とする。
別のアプローチとして、生成モデルのようなna\"ive ml近似を使って偽のサンプルを生成する方法があるが、これらは精度の保証を欠いている。
本研究では,異なる領域(あるいは環境)で生成された場合,サンプルがどのようなものであったかを仮定した,ドメイン反事実と呼ばれる特定の因果クエリに注目することで,実用性と理論的保証のバランスを取ることに努める。
具体的には, 可逆性, スパース領域干渉, 異なる領域からの観測データへのアクセスのみを仮定することで, 理論上, 実質的に制限の少ない仮定で, ドメイン反事実推定を改善することを目的とする。
ドメイン対実同値モデルを定義し、ドメイン対実同値クラスを厳密に特徴づける等価モデルに必要な十分な性質を証明した。
この結果に基づいて、すべての同値類が、因果DAGによって位相的にソートされたとき、すべての介入変数が終端にあるモデルを含むことを示す。
この驚くべき結果は、最後の$k$の潜在変数にのみ介入できるモデル設計が、偽物に対するモデル推定を改善することを示唆している。
次に、このモデル設計を広範に模擬および画像に基づく実験で検証し、スパース標準モデルがベースライン非スパースモデルよりも事実推定を改善することを示す。
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