論文の概要: Revisiting Counterfactual Regression through the Lens of Gromov-Wasserstein Information Bottleneck

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15505v1
• Date: Fri, 24 May 2024 12:48:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 14:22:48.308716
• Title: Revisiting Counterfactual Regression through the Lens of Gromov-Wasserstein Information Bottleneck
• Title（参考訳）: Gromov-Wasserstein Information Bottleneck のレンズによる非現実的回帰の再検討
• Authors: Hao Yang, Zexu Sun, Hongteng Xu, Xu Chen,
• Abstract要約: 我々はGromov-Wasserstein Information bottleneck (GWIB)と呼ばれる新しい学習パラダイムを提案する。 GWIBは最適化の交互化を通じてCFRモデルを効果的に学習し、自明な潜伏分布を避けながら選択バイアスを抑制する。 ITE推定タスクの実験では、GWIBは最先端のCFR法よりも一貫して優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.31832773408621
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As a promising individualized treatment effect (ITE) estimation method, counterfactual regression (CFR) maps individuals' covariates to a latent space and predicts their counterfactual outcomes. However, the selection bias between control and treatment groups often imbalances the two groups' latent distributions and negatively impacts this method's performance. In this study, we revisit counterfactual regression through the lens of information bottleneck and propose a novel learning paradigm called Gromov-Wasserstein information bottleneck (GWIB). In this paradigm, we learn CFR by maximizing the mutual information between covariates' latent representations and outcomes while penalizing the kernelized mutual information between the latent representations and the covariates. We demonstrate that the upper bound of the penalty term can be implemented as a new regularizer consisting of $i)$ the fused Gromov-Wasserstein distance between the latent representations of different groups and $ii)$ the gap between the transport cost generated by the model and the cross-group Gromov-Wasserstein distance between the latent representations and the covariates. GWIB effectively learns the CFR model through alternating optimization, suppressing selection bias while avoiding trivial latent distributions. Experiments on ITE estimation tasks show that GWIB consistently outperforms state-of-the-art CFR methods. To promote the research community, we release our project at https://github.com/peteryang1031/Causal-GWIB.
• Abstract（参考訳）: 有望な個別化処理効果 (ITE) 推定法として, 対実回帰 (CFR) は個人の共変量を潜在空間にマッピングし, 対実結果を予測する。 しかしながら、制御群と処理群の選択バイアスは、しばしば2つのグループの潜伏分布を不均衡にし、この手法の性能に悪影響を及ぼす。 本研究では,情報ボトルネックのレンズを通して反事実回帰を再考し,Gromov-Wasserstein Information bottleneck (GWIB)と呼ばれる新たな学習パラダイムを提案する。 本パラダイムでは,共変量表現と共変量表現の相互情報の最大化と,共変量表現と共変量表現の相互情報の並列化によりCFRを学習する。 ペナルティ項の上限は、(i) 異なる群の潜在表現間の融合グロモフ=ワッセルシュタイン距離と(ii) モデルによって生成される輸送コストと、従属表現と共変数間のクロスグループグロモフ=ワッセルシュタイン距離とのギャップとからなる新しい正則化器として実装できることを実証する。 GWIBは最適化の交互化を通じてCFRモデルを効果的に学習し、自明な潜伏分布を避けながら選択バイアスを抑制する。 ITE推定タスクの実験では、GWIBは最先端のCFR法よりも一貫して優れていた。 研究コミュニティを促進するため、私たちはhttps://github.com/peteryang1031/Causal-GWIB.comでプロジェクトをリリースします。

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