論文の概要: Self-Distilled Disentangled Learning for Counterfactual Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05855v2
• Date: Fri, 14 Jun 2024 06:30:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 18:03:47.227649
• Title: Self-Distilled Disentangled Learning for Counterfactual Prediction
• Title（参考訳）: 対物予測のための自己拡散型遠絡学習
• Authors: Xinshu Li, Mingming Gong, Lina Yao,
• Abstract要約: 我々は、SD2$として知られる自己蒸留遠絡フレームワークを提案する。 情報理論を基礎として、複雑な相互情報推定器の設計を伴わずに、理論上独立に不整合表現を鳴らす。 人工と実世界の両方のデータセットを用いて実験を行い,本手法の有効性を確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.84163147971955
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advancements in disentangled representation learning significantly enhance the accuracy of counterfactual predictions by granting precise control over instrumental variables, confounders, and adjustable variables. An appealing method for achieving the independent separation of these factors is mutual information minimization, a task that presents challenges in numerous machine learning scenarios, especially within high-dimensional spaces. To circumvent this challenge, we propose the Self-Distilled Disentanglement framework, referred to as $SD^2$. Grounded in information theory, it ensures theoretically sound independent disentangled representations without intricate mutual information estimator designs for high-dimensional representations. Our comprehensive experiments, conducted on both synthetic and real-world datasets, confirms the effectiveness of our approach in facilitating counterfactual inference in the presence of both observed and unobserved confounders.
• Abstract（参考訳）: 不整合表現学習の進歩は、機器変数、共同設立者、調整可能な変数を正確に制御することで、対実予測の精度を著しく向上させる。 これらの因子の独立分離を実現するための魅力的な方法は、特に高次元空間において、多くの機械学習シナリオにおける課題を示すタスクである相互情報の最小化である。 この課題を回避するために,SD^2$ と呼ばれる自己蒸留拡散フレームワークを提案する。 情報理論を基礎として、高次元表現のための複雑な相互情報推定器を設計することなく、理論上独立に不整合表現を鳴らすことを保証する。 我々の総合的な実験は、合成データセットと実世界のデータセットの両方で行われ、観察された共同設立者と観測されていない共同設立者の両方の存在下での対実的推論の促進における我々のアプローチの有効性を確認した。

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