論文の概要: Causal Lifting of Neural Representations: Zero-Shot Generalization for Causal Inferences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06343v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 10:52:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:35:06.540067
• Title: Causal Lifting of Neural Representations: Zero-Shot Generalization for Causal Inferences
• Title（参考訳）: ニューラル表現の因果リフティング:因果推論のためのゼロショット一般化
• Authors: Riccardo Cadei, Ilker Demirel, Piersilvio De Bartolomeis, Lukas Lindorfer, Sylvia Cremer, Cordelia Schmid, Francesco Locatello,
• Abstract要約: 本研究では,ラベル付き類似実験を微調整した予測モデルを用いて,ラベル付き実結果を用いた対象実験の因果推論に焦点をあてる。 まず,経験的リスク最小化(ERM)による実結果推定は,対象個体群に対して有効な因果推論を導出できない可能性があることを示す。 本稿では,実証的リスク最小化法(DEM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.23412698865433
• License:
• Abstract: A plethora of real-world scientific investigations is waiting to scale with the support of trustworthy predictive models that can reduce the need for costly data annotations. We focus on causal inferences on a target experiment with unlabeled factual outcomes, retrieved by a predictive model fine-tuned on a labeled similar experiment. First, we show that factual outcome estimation via Empirical Risk Minimization (ERM) may fail to yield valid causal inferences on the target population, even in a randomized controlled experiment and infinite training samples. Then, we propose to leverage the observed experimental settings during training to empower generalization to downstream interventional investigations, ``Causal Lifting'' the predictive model. We propose Deconfounded Empirical Risk Minimization (DERM), a new simple learning procedure minimizing the risk over a fictitious target population, preventing potential confounding effects. We validate our method on both synthetic and real-world scientific data. Notably, for the first time, we zero-shot generalize causal inferences on ISTAnt dataset (without annotation) by causal lifting a predictive model on our experiment variant.
• Abstract（参考訳）: 膨大な量の科学調査が、高価なデータアノテーションの必要性を減らすための信頼できる予測モデルのサポートによって、規模を拡大するのを待っている。 本研究では,ラベル付き類似実験を微調整した予測モデルを用いて,ラベル付き実結果を用いた対象実験の因果推論に焦点をあてる。 まず,経験的リスク最小化(ERM)による実結果推定は,ランダム化制御実験や無限のトレーニングサンプルにおいても,対象個体群に対する適切な因果推定に失敗する可能性があることを示す。 そこで,本研究では,学習中に観察された実験環境を活用し,予測モデルである<Causal Lifting'の下流介入調査への一般化を促進することを提案する。 本稿では,実証的リスク最小化(DEM)を提案する。これは,架空の対象集団に対するリスクを最小限に抑えるための,新たな単純な学習手法である。 本手法は, 合成データと実世界の科学データの両方で検証する。 特に,ISTAntデータセットの因果推論を(アノテーションなしで)ゼロショットで一般化したのは,実験変種における因果推定モデルを持ち上げるからである。

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