論文の概要: Efficient Transfer Learning via Causal Bounds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03572v5
• Date: Wed, 09 Jul 2025 05:37:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-10 15:30:51.859829
• Title: Efficient Transfer Learning via Causal Bounds
• Title（参考訳）: 因果境界を用いた効率的な伝達学習
• Authors: Xueping Gong, Wei You, Jiheng Zhang,
• Abstract要約: 我々は、因果側情報がどのようにオンライン学習を加速するかを分析し、データ削減の実験を行う。 我々の分析は、因果側情報がどのようにオンライン学習を加速させるか、およびデータ削減の実験を正確に特徴付ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.981637739384674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transfer learning seeks to accelerate sequential decision-making by leveraging offline data from related agents. However, data from heterogeneous sources that differ in observed features, distributions, or unobserved confounders often render causal effects non-identifiable and bias naive estimators. We address this by forming ambiguity sets of structural causal models defined via integral constraints on their joint densities. Optimizing any causal effect over these sets leads to generally non-convex programs whose solutions tightly bound the range of possible effects under heterogeneity or confounding. To solve these programs efficiently, we develop a hit-and-run sampler that explores the entire ambiguity set and, when paired with a local optimization oracle, produces causal bound estimates that converge almost surely to the true limits. We further accommodate estimation error by relaxing the ambiguity set and exploit the Lipschitz continuity of causal effects to establish precise error propagation guarantees. These causal bounds are then embedded into bandit algorithms via arm elimination and truncated UCB indices, yielding optimal gap-dependent and minimax regret bounds. To handle estimation error, we also develop a safe algorithm for incorporating noisy causal bounds. In the contextual-bandit setting with function approximation, our method uses causal bounds to prune both the function class and the per-context action set, achieving matching upper and lower regret bounds with only logarithmic dependence on function-class complexity. Our analysis precisely characterizes when and how causal side-information accelerates online learning, and experiments on synthetic benchmarks confirm substantial regret reductions in data-scarce or confounded regimes.
• Abstract（参考訳）: トランスファーラーニングは、関連するエージェントからのオフラインデータを活用することで、シーケンシャルな意思決定を加速しようとする。 しかし、観測された特徴、分布、または観測されていない共同設立者が異なる異種源からのデータは、しばしば因果効果を非識別的、偏見的ネーブな推定器で表す。 この問題に対処するために、結合密度の積分的制約によって定義される構造因果モデルのあいまいさ集合を形成する。 これらの集合に対する因果効果を最適化すると、解が不均一性や相反する条件下での可能な効果の範囲を強く束縛する一般の非凸プログラムが導かれる。 これらのプログラムを効率的に解くために,全あいまいさ集合を探索するヒット・アンド・ラン・サンプリング器を開発し,局所最適化オラクルと組み合わせると,ほぼ確実に真極限に収束する因果境界推定値を生成する。 さらに、曖昧性集合を緩和し、因果効果のリプシッツ連続性を利用して推定誤差を補正し、正確な誤差伝搬を保証する。 これらの因果境界は、腕の除去と脱落した UCB 指数によって帯域幅アルゴリズムに埋め込まれ、最適のギャップ依存と最小の後悔境界をもたらす。 推定誤差に対処するため,ノイズのある因果境界を組み込むための安全なアルゴリズムも開発した。 関数近似を用いた文脈帯域設定では、関数クラスとコンテキスト単位のアクションセットの両方に因果境界を適用し、関数クラスの複雑性にのみ対数的依存で一致した上と下のリセット境界を達成する。 我々の分析は、因果側情報がどのようにオンライン学習を加速するかを正確に特徴付けており、合成ベンチマークによる実験は、データスカースやコンストラクドレジームの相当な後悔の軽減を証明している。

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