論文の概要: Counterfactual Generative Modeling with Variational Causal Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12730v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 16:44:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:44:40.905125
• Title: Counterfactual Generative Modeling with Variational Causal Inference
• Title（参考訳）: 変分因果推論を用いた因果生成モデル
• Authors: Yulun Wu, Louie McConnell, Claudia Iriondo,
• Abstract要約: 本稿では, 逆ファクト生成モデリングタスクを扱うための変分ベイズ因果推論フレームワークを提案する。 実験では, 反ファクト生成モデルにおける最先端モデルと比較して, フレームワークの利点を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9287470458589586
• License:
• Abstract: Estimating an individual's potential outcomes under counterfactual treatments is a challenging task for traditional causal inference and supervised learning approaches when the outcome is high-dimensional (e.g. gene expressions, facial images) and covariates are relatively limited. In this case, to predict one's outcomes under counterfactual treatments, it is crucial to leverage individual information contained in its high-dimensional observed outcome in addition to the covariates. Prior works using variational inference in counterfactual generative modeling have been focusing on neural adaptations and model variants within the conditional variational autoencoder formulation, which we argue is fundamentally ill-suited to the notion of counterfactual in causal inference. In this work, we present a novel variational Bayesian causal inference framework and its theoretical backings to properly handle counterfactual generative modeling tasks, through which we are able to conduct counterfactual supervision end-to-end during training without any counterfactual samples, and encourage latent disentanglement that aids the correct identification of causal effect in counterfactual generations. In experiments, we demonstrate the advantage of our framework compared to state-of-the-art models in counterfactual generative modeling on multiple benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 結果が高次元(例えば、遺伝子発現、顔画像)であり、共変量も比較的限られている場合、従来の因果推論や教師付き学習アプローチでは、個人による潜在的な結果の推定は難しい課題である。 この場合, 共変量に加えて, 高次元観測結果に含まれる個々の情報を活用することが重要である。 反事実生成モデルにおける変分推論を用いた先行研究は、条件付き変分オートエンコーダの定式化におけるニューラル適応とモデル変分に焦点を合わせてきた。 本研究では,反ファクト世代における因果関係の正しい同定を支援するために,反ファクト世代における因果関係の正しい同定を支援するために,非現実的因果関係の枠組みとその理論的支援を新たに提案する。 実験では,複数のベンチマーク上での反現実的生成モデルにおける最先端モデルと比較して,我々のフレームワークの利点を実証する。

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