Fugu-MT 論文翻訳(概要): Conditional Generative Models are Sufficient to Sample from Any Causal Effect Estimand

論文の概要: Conditional Generative Models are Sufficient to Sample from Any Causal Effect Estimand

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07419v1
Date: Mon, 12 Feb 2024 05:48:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-13 15:31:42.603174
Title: Conditional Generative Models are Sufficient to Sample from Any Causal Effect Estimand
Title（参考訳）: 条件付き生成モデルは任意の因果効果推定からサンプルに十分である
Authors: Md Musfiqur Rahman, Matt Jordan, Murat Kocaoglu
Abstract要約: 観測データからの因果推論は、最近、機械学習に多くの応用を見出した。任意の因果グラフが与えられた任意の因果効果は条件生成モデルのプッシュフォワード計算によって計算可能であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.63305607432576
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Causal inference from observational data has recently found many applications in machine learning. While sound and complete algorithms exist to compute causal effects, many of these algorithms require explicit access to conditional likelihoods over the observational distribution, which is difficult to estimate in the high-dimensional regime, such as with images. To alleviate this issue, researchers have approached the problem by simulating causal relations with neural models and obtained impressive results. However, none of these existing approaches can be applied to generic scenarios such as causal graphs on image data with latent confounders, or obtain conditional interventional samples. In this paper, we show that any identifiable causal effect given an arbitrary causal graph can be computed through push-forward computations of conditional generative models. Based on this result, we devise a diffusion-based approach to sample from any (conditional) interventional distribution on image data. To showcase our algorithm's performance, we conduct experiments on a Colored MNIST dataset having both the treatment ($X$) and the target variables ($Y$) as images and obtain interventional samples from $P(y|do(x))$. As an application of our algorithm, we evaluate two large conditional generative models that are pre-trained on the CelebA dataset by analyzing the strength of spurious correlations and the level of disentanglement they achieve.
Abstract（参考訳）: 観測データからの因果推論は、最近機械学習に多くの応用を見出した。因果効果を計算するための音響アルゴリズムと完全アルゴリズムは存在するが、これらのアルゴリズムの多くは、画像のような高次元のシステムでは推定が難しい観測分布上の条件付き可能性への明示的なアクセスを必要とする。この問題を緩和するために、研究者はニューラルモデルと因果関係をシミュレートし、素晴らしい結果を得た。しかし、これらの既存のアプローチは、潜伏した共同設立者との画像データ上の因果グラフや条件付き介入サンプルなどの一般的なシナリオには適用できない。本稿では,任意の因果グラフが与えられた因果効果を条件付き生成モデルのプッシュフォワード計算によって計算できることを示す。この結果に基づき,画像データ上の任意の(条件付き)介入分布からサンプルを得るための拡散ベースアプローチを考案する。アルゴリズムの性能を示すために,処理値(X$)と対象変数(Y$)の両方をイメージとして有するColored MNISTデータセット上で実験を行い,$P(y|do(x))$から介入サンプルを得る。提案アルゴリズムの適用例として,CelebAデータセット上で事前学習した2つの大条件生成モデルについて,スプリアス相関の強さとそれらが達成する絡み合いのレベルを分析して評価する。

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