論文の概要: On the Mechanistic Interpretability of Neural Networks for Causality in Bio-statistics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00555v1
• Date: Thu, 01 May 2025 14:30:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:55.328981
• Title: On the Mechanistic Interpretability of Neural Networks for Causality in Bio-statistics
• Title（参考訳）: 生体統計学における因果性のためのニューラルネットワークの機械論的解釈可能性について
• Authors: Jean-Baptiste A. Conan,
• Abstract要約: 予測モデルからの解釈可能な洞察は、生体統計学において重要なままである。 メカニスティック・インタプリタビリティ(MI)の最近の進歩は、これらのネットワークで学んだ内部計算を解読することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Interpretable insights from predictive models remain critical in bio-statistics, particularly when assessing causality, where classical statistical and machine learning methods often provide inherent clarity. While Neural Networks (NNs) offer powerful capabilities for modeling complex biological data, their traditional "black-box" nature presents challenges for validation and trust in high-stakes health applications. Recent advances in Mechanistic Interpretability (MI) aim to decipher the internal computations learned by these networks. This work investigates the application of MI techniques to NNs within the context of causal inference for bio-statistics. We demonstrate that MI tools can be leveraged to: (1) probe and validate the internal representations learned by NNs, such as those estimating nuisance functions in frameworks like Targeted Minimum Loss-based Estimation (TMLE); (2) discover and visualize the distinct computational pathways employed by the network to process different types of inputs, potentially revealing how confounders and treatments are handled; and (3) provide methodologies for comparing the learned mechanisms and extracted insights across statistical, machine learning, and NN models, fostering a deeper understanding of their respective strengths and weaknesses for causal bio-statistical analysis.
• Abstract（参考訳）: 予測モデルからの解釈可能な洞察は、特に古典統計学と機械学習の手法が固有の明快さを提供する因果性を評価する際に、バイオ統計学において重要なままである。 ニューラルネットワーク(NN)は複雑な生物学的データをモデリングするための強力な能力を提供するが、従来の"ブラックボックス"の性質は、高レベルの健康アプリケーションに対する検証と信頼の課題を提示する。 メカニスティック・インタプリタビリティ(MI)の最近の進歩は、これらのネットワークで学んだ内部計算を解読することを目的としている。 本研究では,生物統計学における因果推論の文脈におけるMI手法の適用について検討する。 目的とする最小損失推定(TMLE)のようなフレームワークにおけるニュアンス関数を推定するなど,NNが学習した内部表現を探索し検証すること,(2)異なるタイプの入力を処理するためにネットワークが使用する個別の計算経路を探索し,可視化すること,(3)統計的,機械学習,NNモデルを通じて学習メカニズムと抽出した知見を分析し,それぞれの長所と短所を深く理解し,因果的生統計解析に役立てること,など,MIツールが活用できることを実証する。

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