論文の概要: Unsupervised Structural-Counterfactual Generation under Domain Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12013v2
• Date: Sat, 22 Mar 2025 12:42:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 16:32:16.508679
• Title: Unsupervised Structural-Counterfactual Generation under Domain Shift
• Title（参考訳）: ドメインシフト下における非教師なし構造・企業生成
• Authors: Krishn Vishwas Kher, Lokesh Venkata Siva Maruthi Badisa, Kusampudi Venkata Datta Sri Harsha, Chitneedi Geetha Sowmya, Saksham Mittal, SakethaNath Jagarlapudi,
• Abstract要約: 本稿では,ソース領域からの事実観測に基づいて,対象領域における対実サンプルの生成という,新たな生成モデル課題を提案する。 本フレームワークは, 対象領域からの影響-内在変数の後方分布と, 対象領域からの領域-内在変数の事前分布とを組み合わせて, 所望の反事実を合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motivated by the burgeoning interest in cross-domain learning, we present a novel generative modeling challenge: generating counterfactual samples in a target domain based on factual observations from a source domain. Our approach operates within an unsupervised paradigm devoid of parallel or joint datasets, relying exclusively on distinct observational samples and causal graphs for each domain. This setting presents challenges that surpass those of conventional counterfactual generation. Central to our methodology is the disambiguation of exogenous causes into effect-intrinsic and domain-intrinsic categories. This differentiation facilitates the integration of domain-specific causal graphs into a unified joint causal graph via shared effect-intrinsic exogenous variables. We propose leveraging Neural Causal models within this joint framework to enable accurate counterfactual generation under standard identifiability assumptions. Furthermore, we introduce a novel loss function that effectively segregates effect-intrinsic from domain-intrinsic variables during model training. Given a factual observation, our framework combines the posterior distribution of effect-intrinsic variables from the source domain with the prior distribution of domain-intrinsic variables from the target domain to synthesize the desired counterfactuals, adhering to Pearl's causal hierarchy. Intriguingly, when domain shifts are restricted to alterations in causal mechanisms without accompanying covariate shifts, our training regimen parallels the resolution of a conditional optimal transport problem. Empirical evaluations on a synthetic dataset show that our framework generates counterfactuals in the target domain that very closely resemble the ground truth.
• Abstract（参考訳）: クロスドメイン学習への関心が高まっていることから,本研究では,ソースドメインからの事実観測に基づいて,対象ドメインにおける対実サンプルの生成という,新たな生成モデル課題を提示する。 提案手法は, 異なる観測サンプルと各領域の因果グラフにのみ依存して, 並列データセットや共同データセットを欠いた教師なしパラダイム内で運用されている。 この設定は、従来のカウンターファクト・ジェネレーションを超越した課題を提示する。 我々の方法論の中心は、外因性原因をエフェクト内在的、ドメイン内在的なカテゴリに曖昧化することである。 この微分により、領域固有の因果グラフを共役因果グラフに統合し、共有効果-内在的外因性変数を経由する。 本稿では,この統合フレームワーク内でのニューラル因果モデルを用いて,標準的な識別可能性仮定の下での正確な反ファクト生成を実現することを提案する。 さらに、モデルトレーニング中にドメイン内在変数から効果内在変数を効果的に分離する新しい損失関数を導入する。 実測結果から,本フレームワークは,ソースドメインからの影響-本質変数の後方分布と,対象ドメインからのドメイン-本質変数の事前分布を組み合わせて,所望の反事実を合成し,パールの因果的階層に固執する。 興味深いことに、ドメインシフトが共変量シフトを伴わない因果機構の変化に制限される場合、我々の訓練規則は条件付き最適輸送問題の解決と平行である。 合成データセット上での実証的な評価から,本フレームワークは,対象領域において,真理に非常に近い反事実を発生させることが示された。

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