論文の概要: The Third Pillar of Causal Analysis? A Measurement Perspective on Causal Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17708v1
• Date: Fri, 23 May 2025 10:25:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:33.993013
• Title: The Third Pillar of Causal Analysis? A Measurement Perspective on Causal Representations
• Title（参考訳）: 因果解析の第三の柱 : 因果表現の計測的視点
• Authors: Dingling Yao, Shimeng Huang, Riccardo Cadei, Kun Zhang, Francesco Locatello,
• Abstract要約: 因果推論と発見は、実世界のデータの複雑さ、ノイズ、高次元性のためにしばしば困難に直面する。 学習した表現を因果的下流タスクに役立てるものと、それらをどのように評価するかは、まだよく理解されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.129188507631284
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal reasoning and discovery, two fundamental tasks of causal analysis, often face challenges in applications due to the complexity, noisiness, and high-dimensionality of real-world data. Despite recent progress in identifying latent causal structures using causal representation learning (CRL), what makes learned representations useful for causal downstream tasks and how to evaluate them are still not well understood. In this paper, we reinterpret CRL using a measurement model framework, where the learned representations are viewed as proxy measurements of the latent causal variables. Our approach clarifies the conditions under which learned representations support downstream causal reasoning and provides a principled basis for quantitatively assessing the quality of representations using a new Test-based Measurement EXclusivity (T-MEX) score. We validate T-MEX across diverse causal inference scenarios, including numerical simulations and real-world ecological video analysis, demonstrating that the proposed framework and corresponding score effectively assess the identification of learned representations and their usefulness for causal downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 因果解析の基本的な2つのタスクである因果推論と発見は、しばしば、実世界のデータの複雑さ、ノイズ、高次元性のために、アプリケーションの課題に直面している。 因果表現学習(CRL)を用いた潜伏因果構造同定の最近の進歩にもかかわらず、因果下流タスクに学習表現が有用であることと、その評価方法はまだよく理解されていない。 本稿では、学習した表現を、潜伏因果変数のプロキシ測定と見なす測定モデルフレームワークを用いてCRLを再解釈する。 提案手法は,学習した表現が下流の因果推論をサポートする条件を明らかにし,新しいT-MEX(Test-based Measurement Exclusivity)スコアを用いて表現の質を定量的に評価するための基本となる。 我々は,T-MEXを数値シミュレーションや実世界の生態ビデオ解析を含む多様な因果推論シナリオで検証し,提案手法と対応するスコアが学習した表現の同定とその因果的下流課題に対する有用性について効果的に評価できることを実証した。

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