論文の概要: Consistency of Neural Causal Partial Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15673v2
• Date: Fri, 08 Nov 2024 04:12:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:53:08.067210
• Title: Consistency of Neural Causal Partial Identification
• Title（参考訳）: 神経因果部分同定の一貫性
• Authors: Jiyuan Tan, Jose Blanchet, Vasilis Syrgkanis,
• Abstract要約: 因果モデル(Causal Models)の最近の進歩は、因果効果の同定と部分的同定が神経生成モデルによって自動的に行われるかを示した。 連続変数とカテゴリー変数の両方を持つ一般設定において、NCMによる部分的識別の整合性を証明する。 結果は、深さと接続性の観点から、基盤となるニューラルネットワークアーキテクチャの設計の影響を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.503562318576414
• License:
• Abstract: Recent progress in Neural Causal Models (NCMs) showcased how identification and partial identification of causal effects can be automatically carried out via training of neural generative models that respect the constraints encoded in a given causal graph [Xia et al. 2022, Balazadeh et al. 2022]. However, formal consistency of these methods has only been proven for the case of discrete variables or only for linear causal models. In this work, we prove the consistency of partial identification via NCMs in a general setting with both continuous and categorical variables. Further, our results highlight the impact of the design of the underlying neural network architecture in terms of depth and connectivity as well as the importance of applying Lipschitz regularization in the training phase. In particular, we provide a counterexample showing that without Lipschitz regularization this method may not be asymptotically consistent. Our results are enabled by new results on the approximability of Structural Causal Models (SCMs) via neural generative models, together with an analysis of the sample complexity of the resulting architectures and how that translates into an error in the constrained optimization problem that defines the partial identification bounds.
• Abstract（参考訳）: ニューラル因果モデル(NCM)の最近の進歩は、与えられた因果グラフ(Xia et al 2022, Balazadeh et al 2022]に符号化された制約を尊重するニューラル生成モデルのトレーニングを通じて、因果効果の同定と部分的同定が自動的に可能であることを示した。 しかし、これらの手法の形式的整合性は離散変数の場合や線形因果モデルの場合のみ証明されている。 本研究では,NCMによる部分的同定の一貫性を,連続変数と分類変数の両方で一般設定で証明する。 さらに,本研究の結果は,深度と接続性,およびトレーニングフェーズにおけるリプシッツ正則化の適用の重要性の観点から,基礎となるニューラルネットワークアーキテクチャの設計の影響を強調した。 特に、リプシッツ正則化がなければ、この手法は漸近的に一貫しないかもしれないことを示す反例を示す。 本結果は,ニューラルネットワークモデルによる構造因果モデル(SCM)の近似性に関する新たな結果と,得られたアーキテクチャのサンプル複雑性の解析と,部分的識別境界を定義する制約付き最適化問題における誤差への変換方法によって実現された。

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