論文の概要: Adversary-Free Counterfactual Prediction via Information-Regularized Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.15479v1
• Date: Fri, 17 Oct 2025 09:49:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 20:17:34.561216
• Title: Adversary-Free Counterfactual Prediction via Information-Regularized Representations
• Title（参考訳）: 情報規則化表現による非逆対実予測
• Authors: Shiqin Tang, Rong Feng, Shuxin Zhuang, Hongzong Li, Youzhi Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,デコーダバイアス下での対実予測について検討し,数学的に基礎を成す情報理論的アプローチを提案する。 情報用語を上位にバウンドし、教師付き課題と組み合わせることで、安定的で、実証可能なトレーニング基準を導出する、トラクタブルな変動目標を導出する。 我々は,制御された数値シミュレーションと実世界の臨床データセットの評価を行い,最近の最先端のバランス,再重み付け,敵のベースラインと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.760019957506719
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study counterfactual prediction under assignment bias and propose a mathematically grounded, information-theoretic approach that removes treatment-covariate dependence without adversarial training. Starting from a bound that links the counterfactual-factual risk gap to mutual information, we learn a stochastic representation Z that is predictive of outcomes while minimizing I(Z; T). We derive a tractable variational objective that upper-bounds the information term and couples it with a supervised decoder, yielding a stable, provably motivated training criterion. The framework extends naturally to dynamic settings by applying the information penalty to sequential representations at each decision time. We evaluate the method on controlled numerical simulations and a real-world clinical dataset, comparing against recent state-of-the-art balancing, reweighting, and adversarial baselines. Across metrics of likelihood, counterfactual error, and policy evaluation, our approach performs favorably while avoiding the training instabilities and tuning burden of adversarial schemes.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,代入バイアス下での対実予測について検討し,対向的訓練を伴わずに処理-共変量依存を除去する数学的基礎を持つ情報理論的手法を提案する。 事実-事実的リスクギャップを相互情報に結びつける境界から始め、I(Z; T)を最小化しながら結果を予測する確率的表現Zを学ぶ。 情報項を上位にバウンドし、それを教師付きデコーダと結合させることで、安定的で、確実に動機付けられたトレーニング基準が得られるような、トラクタブルな変動目標を導出する。 このフレームワークは、決定時間毎にシーケンシャルな表現に情報ペナルティを適用することで、動的設定に自然に拡張する。 我々は,制御された数値シミュレーションと実世界の臨床データセットの評価を行い,最近の最先端のバランス,再重み付け,敵のベースラインと比較した。 可能性, 反事実的誤り, および政策評価の指標を総合して, 本手法は, トレーニング不安定性を避けつつ, 敵のスキームの負担を軽減しつつ, 好適に機能する。

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