論文の概要: Treatment Effect Estimation for Exponential Family Outcomes using Neural Networks with Targeted Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07295v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 06:36:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:07:01.020232
• Title: Treatment Effect Estimation for Exponential Family Outcomes using Neural Networks with Targeted Regularization
• Title（参考訳）: 正規化を目標としたニューラルネットワークを用いた指数族出力の処理効果推定
• Authors: Jiahong Li, Zeqin Yang, Jiayi Dan, Jixing Xu, Zhichao Zou, Peng Zhen, Jiecheng Guo,
• Abstract要約: 低バイアスや二重強靭性など,望ましい特性を持つNNベースの推定器の設計方法を示す。 関数的対象正規化を指数族に一般化することにより, NNベースのADCF推定器を開発し, 対応する理論収束率を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.124955904159979
• License:
• Abstract: Neural Networks (NNs) have became a natural choice for treatment effect estimation due to their strong approximation capabilities. Nevertheless, how to design NN-based estimators with desirable properties, such as low bias and doubly robustness, still remains a significant challenge. A common approach to address this is targeted regularization, which modifies the objective function of NNs. However, existing works on targeted regularization are limited to Gaussian-distributed outcomes, significantly restricting their applicability in real-world scenarios. In this work, we aim to bridge this blank by extending this framework to the boarder exponential family outcomes. Specifically, we first derive the von-Mises expansion of the Average Dose function of Canonical Functions (ADCF), which inspires us how to construct a doubly robust estimator with good properties. Based on this, we develop a NN-based estimator for ADCF by generalizing functional targeted regularization to exponential families, and provide the corresponding theoretical convergence rate. Extensive experimental results demonstrate the effectiveness of our proposed model.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク(NN)はその強力な近似能力のため、治療効果推定の自然な選択肢となっている。 それでも、低バイアスや2倍の堅牢性など、望ましい特性を持つNNベースの推定器を設計する方法は、依然として大きな課題である。 これを解決するための一般的なアプローチは、NNの目的関数を変更する正規化である。 しかし、ターゲット正則化に関する既存の研究はガウス分布の結果に限られており、現実のシナリオにおける適用性を著しく制限している。 本研究では,この枠組みをボーダの指数関数的な家族結果に拡張することで,この空白を橋渡しすることを目的とする。 具体的には、まず、カノニカル関数の平均線関数(ADCF)のvon-Mises展開を導出し、良質な性質を持つ二重頑健な推定器を構築する方法を考える。 そこで我々は,関数的対象正規化を指数関数族に一般化し,それに対応する理論収束率を与える,ADCFのためのNNベース推定器を開発した。 実験結果から,提案手法の有効性が示された。

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