論文の概要: COSTAR: Improved Temporal Counterfactual Estimation with Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00886v2
• Date: Mon, 12 Feb 2024 07:38:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 21:58:33.139811
• Title: COSTAR: Improved Temporal Counterfactual Estimation with Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: COSTAR:自己監督学習による時間的対実推定の改善
• Authors: Chuizheng Meng, Yihe Dong, Sercan \"O. Ar{\i}k, Yan Liu, Tomas Pfister
• Abstract要約: 我々は,歴史表現を改善するために自己教師付き学習を統合する新しいアプローチであるCOSTAR(Counterfactual Self-Supervised Transformer)を紹介する。 COSTARは、既存のモデルと比較して、推定精度と分布外データへの一般化において優れた性能が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.119957381211236
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimation of temporal counterfactual outcomes from observed history is crucial for decision-making in many domains such as healthcare and e-commerce, particularly when randomized controlled trials (RCTs) suffer from high cost or impracticality. For real-world datasets, modeling time-dependent confounders is challenging due to complex dynamics, long-range dependencies and both past treatments and covariates affecting the future outcomes. In this paper, we introduce Counterfactual Self-Supervised Transformer (COSTAR), a novel approach that integrates self-supervised learning for improved historical representations. We propose a component-wise contrastive loss tailored for temporal treatment outcome observations and explain its effectiveness from the view of unsupervised domain adaptation. COSTAR yields superior performance in estimation accuracy and generalization to out-of-distribution data compared to existing models, as validated by empirical results on both synthetic and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 医療や電子商取引など多くの分野で、特にランダム化制御試験(RCT)が高コストまたは非現実性に苦しむ場合、観察された歴史からの時間的対実結果の推定は意思決定に不可欠である。 現実世界のデータセットでは、複雑なダイナミクス、長距離の依存関係、過去の処理と共変量の両方が将来の結果に影響を与えるため、時間に依存した共同創設者のモデリングが難しい。 本稿では,歴史表現の改善のために自己教師付き学習を統合した新しい手法であるcostar(counterfactual self-supervised transformer)を提案する。 本稿では、時間的治療結果の観察に適したコンポーネントワイドコントラスト損失を提案し、その効果を教師なし領域適応の観点から説明する。 COSTARは、既存のモデルと比較して、推定精度と分布外データへの一般化において優れた性能を得る。

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