論文の概要: Towards Characterizing Domain Counterfactuals For Invertible Latent Causal Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11281v3
- Date: Sat, 13 Apr 2024 21:52:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 00:07:07.217667
- Title: Towards Characterizing Domain Counterfactuals For Invertible Latent Causal Models
- Title（参考訳）: 非可逆潜在因数モデルに対する領域対実性の評価に向けて
- Authors: Zeyu Zhou, Ruqi Bai, Sean Kulinski, Murat Kocaoglu, David I. Inouye,
- Abstract要約: 本研究では,異なるドメインで生成された場合,サンプルがどのようなものであったのかを仮定した,ドメイン反事実と呼ばれる特定のタイプの因果クエリを解析する。
本研究では, 潜在構造因果モデル (SCM) の回復は, ドメイン・デファクト・デファクトを推定するために不要であることを示す。
また、モデル生成過程を単純化し、生成モデル推定を行うための理論的基盤となる実用的なアルゴリズムも開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.817239008727789
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Answering counterfactual queries has important applications such as explainability, robustness, and fairness but is challenging when the causal variables are unobserved and the observations are non-linear mixtures of these latent variables, such as pixels in images. One approach is to recover the latent Structural Causal Model (SCM), which may be infeasible in practice due to requiring strong assumptions, e.g., linearity of the causal mechanisms or perfect atomic interventions. Meanwhile, more practical ML-based approaches using naive domain translation models to generate counterfactual samples lack theoretical grounding and may construct invalid counterfactuals. In this work, we strive to strike a balance between practicality and theoretical guarantees by analyzing 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). We show that recovering the latent SCM is unnecessary for estimating domain counterfactuals, thereby sidestepping some of the theoretic challenges. By assuming invertibility and sparsity of intervention, we prove domain counterfactual estimation error can be bounded by a data fit term and intervention sparsity term. Building upon our theoretical results, we develop a theoretically grounded practical algorithm that simplifies the modeling process to generative model estimation under autoregressive and shared parameter constraints that enforce intervention sparsity. Finally, we show an improvement in counterfactual estimation over baseline methods through extensive simulated and image-based experiments.
- Abstract（参考訳）: 対物クエリの解答には説明可能性、堅牢性、公平性などの重要な応用があるが、因果変数が観測されず、観察が画像中のピクセルのようなこれらの潜伏変数の非線形混合である場合、困難である。
一つのアプローチは潜伏構造因果モデル (SCM) を復元することであり、これは例えば因果機構の線形性や完全な原子介入といった強い仮定を必要とするため、実際には不可能である。
一方、より実践的なMLベースのアプローチでは、非現実的なドメイン翻訳モデルを用いて反現実的なサンプルを生成するが、理論的根拠は欠如しており、無効な反事実を構築することができる。
本研究では,異なるドメイン(あるいは環境)で生成された場合,サンプルがどのように見えるのかを仮定した,ドメイン・カウンタファクト(Domain counterfactuals)と呼ばれる特定のタイプの因果クエリを解析することにより,実用性と理論的保証のバランスを保とうとしている。
本研究では, 潜在SCMの回復は, ドメイン・デファクト・デファクトを推定する上で不要であることを示し, 理論的課題のいくつかをサイドステッピングする。
介入の可逆性と空白を仮定することにより、データ適合項と介入間隔項でドメインの反事実推定誤差をバウンドできることを示す。
提案手法は, 自己回帰的, 共有パラメータ制約下でのモデル生成過程を単純化し, 介入間隔を強制する実用的アルゴリズムを理論的に構築する。
最後に,大規模なシミュレートおよび画像ベース実験により,ベースライン法に対する反実的推定の改善を示す。
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