論文の概要: DiffusionCounterfactuals: Inferring High-dimensional Counterfactuals with Guidance of Causal Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20553v1
• Date: Tue, 30 Jul 2024 05:15:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 18:19:06.901572
• Title: DiffusionCounterfactuals: Inferring High-dimensional Counterfactuals with Guidance of Causal Representations
• Title（参考訳）: DiffusionCounterfactuals:因果表現の誘導による高次元対物推定
• Authors: Jiageng Zhu, Hanchen Xie, Jiazhi Li, Wael Abd-Almageed,
• Abstract要約: 本稿では,因果的メカニズムと拡散モデルを組み込んだ新しいフレームワークを提案する。 提案手法では, モデルが精度の高い反現実的高次元データを連続的に生成することのできる, 理論上基礎付けられた新しいトレーニングとサンプリングプロセスを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.973047393598346
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate estimation of counterfactual outcomes in high-dimensional data is crucial for decision-making and understanding causal relationships and intervention outcomes in various domains, including healthcare, economics, and social sciences. However, existing methods often struggle to generate accurate and consistent counterfactuals, particularly when the causal relationships are complex. We propose a novel framework that incorporates causal mechanisms and diffusion models to generate high-quality counterfactual samples guided by causal representation. Our approach introduces a novel, theoretically grounded training and sampling process that enables the model to consistently generate accurate counterfactual high-dimensional data under multiple intervention steps. Experimental results on various synthetic and real benchmarks demonstrate the proposed approach outperforms state-of-the-art methods in generating accurate and high-quality counterfactuals, using different evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: 高次元データにおける偽結果の正確な推定は、医療、経済学、社会科学など様々な分野における因果関係や介入結果の意思決定と理解に不可欠である。 しかし、既存の手法は、特に因果関係が複雑である場合に、正確で一貫した反事実を生成するのに苦労することが多い。 本稿では,因果表現によって導かれる高品質な反事実サンプルを生成するために,因果的メカニズムと拡散モデルを組み込んだ新しいフレームワークを提案する。 提案手法では,複数の介入ステップにおいて,モデルが精度の高い反現実的高次元データを連続的に生成することのできる,理論上基礎的なトレーニングとサンプリングプロセスを導入する。 種々の総合的および実なベンチマーク実験の結果、提案手法は、異なる評価指標を用いて、正確で高品質な偽物を生成する上で、最先端の手法よりも優れていることが示された。

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