論文の概要: Unifying Causal Representation Learning with the Invariance Principle

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02772v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 14:51:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 17:30:00.657169
• Title: Unifying Causal Representation Learning with the Invariance Principle
• Title（参考訳）: 不変原理による因果表現学習の統一
• Authors: Dingling Yao, Dario Rancati, Riccardo Cadei, Marco Fumero, Francesco Locatello,
• Abstract要約: 因果表現学習は、高次元観測から潜伏因果変数を復元することを目的としている。 我々の主な貢献は、既存の因果表現学習アプローチの多くが、その表現を既知のデータ対称性に方法論的に整合させることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.375611599649716
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal representation learning aims at recovering latent causal variables from high-dimensional observations to solve causal downstream tasks, such as predicting the effect of new interventions or more robust classification. A plethora of methods have been developed, each tackling carefully crafted problem settings that lead to different types of identifiability. The folklore is that these different settings are important, as they are often linked to different rungs of Pearl's causal hierarchy, although not all neatly fit. Our main contribution is to show that many existing causal representation learning approaches methodologically align the representation to known data symmetries. Identification of the variables is guided by equivalence classes across different data pockets that are not necessarily causal. This result suggests important implications, allowing us to unify many existing approaches in a single method that can mix and match different assumptions, including non-causal ones, based on the invariances relevant to our application. It also significantly benefits applicability, which we demonstrate by improving treatment effect estimation on real-world high-dimensional ecological data. Overall, this paper clarifies the role of causality assumptions in the discovery of causal variables and shifts the focus to preserving data symmetries.
• Abstract（参考訳）: 因果表現学習は、高次元観測から潜伏因果変数を復元し、新たな介入の効果の予測やより堅牢な分類などの因果下流課題を解決することを目的としている。 多くの手法が開発され、それぞれが慎重に設計された問題設定に対処し、異なるタイプの識別可能性をもたらす。 伝承では、これらの異なる設定はパールの因果的階層の異なるラングとしばしば関連付けられているため重要であるが、すべてがきちんと適合しているわけではない。 我々の主な貢献は、既存の因果表現学習アプローチの多くが、その表現を既知のデータ対称性に方法論的に整合させることである。 変数の同定は、必ずしも因果関係ではない異なるデータポケットにまたがる同値クラスによって導かれる。 この結果は重要な意味を示唆しており、アプリケーションに関連する不変性に基づいて、異なる仮定を混在させ、適合させることができる単一の方法で、既存の多くのアプローチを統一することができる。 また、実世界の高次元生態データに対する処理効果推定を改善することで、適用性にも有益であることを示す。 本稿では、因果変数の発見における因果仮定の役割を明らかにし、データ対称性の保存に焦点を移す。

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