論文の概要: The Causal Round Trip: Generating Authentic Counterfactuals by Eliminating Information Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05236v1
• Date: Fri, 07 Nov 2025 13:37:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-10 21:00:44.774615
• Title: The Causal Round Trip: Generating Authentic Counterfactuals by Eliminating Information Loss
• Title（参考訳）: 因果ラウンドトリップ:情報損失の排除による正当性カウンタの生成
• Authors: Rui Wu, Lizheng Wang, Yongjun Li,
• Abstract要約: 構造再構成誤差(SRE)を除去して因果音を発生させる最初の拡散型フレームワークであるBELM-MDCMを紹介する。 我々の研究は、古典的因果論の厳密さと近代的な生成モデルのパワーを調和させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.166536642958902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Judea Pearl's vision of Structural Causal Models (SCMs) as engines for counterfactual reasoning hinges on faithful abduction: the precise inference of latent exogenous noise. For decades, operationalizing this step for complex, non-linear mechanisms has remained a significant computational challenge. The advent of diffusion models, powerful universal function approximators, offers a promising solution. However, we argue that their standard design, optimized for perceptual generation over logical inference, introduces a fundamental flaw for this classical problem: an inherent information loss we term the Structural Reconstruction Error (SRE). To address this challenge, we formalize the principle of Causal Information Conservation (CIC) as the necessary condition for faithful abduction. We then introduce BELM-MDCM, the first diffusion-based framework engineered to be causally sound by eliminating SRE by construction through an analytically invertible mechanism. To operationalize this framework, a Targeted Modeling strategy provides structural regularization, while a Hybrid Training Objective instills a strong causal inductive bias. Rigorous experiments demonstrate that our Zero-SRE framework not only achieves state-of-the-art accuracy but, more importantly, enables the high-fidelity, individual-level counterfactuals required for deep causal inquiries. Our work provides a foundational blueprint that reconciles the power of modern generative models with the rigor of classical causal theory, establishing a new and more rigorous standard for this emerging field.
• Abstract（参考訳）: ユデア・パール(Judea Pearl)による構造因果モデル(Structure Causal Models, SCMs)の考え方は、反実的推論のエンジンであり、忠実な誘惑(英語版)、すなわち潜伏外生ノイズの正確な推測である。 何十年もの間、複雑で非線形なメカニズムのためにこのステップを運用することは、重要な計算課題であり続けている。 強力な普遍関数近似器である拡散モデルの出現は、有望な解を提供する。 しかし、論理的推論よりも知覚的生成に最適化されたそれらの標準設計は、この古典的な問題に根本的な欠陥をもたらす、と我々は主張する。 この課題に対処するために,我々は因果情報保存(CIC)の原則を忠実な誘拐に必要な条件として定式化する。 そこで我々は,SREを解析的可逆機構により構築することにより,因果音を除去する最初の拡散型フレームワークであるBELM-MDCMを紹介した。 このフレームワークを運用するには、Targeted Modeling戦略が構造的規則化を提供し、Hybrid Training Objectiveは強力な因果帰納バイアスを注入する。 厳密な実験により、我々のZero-SREフレームワークは最先端の精度を達成できるだけでなく、より重要なことは、深い因果調査に必要な高忠実で個人レベルのカウンターファクトルを実現できることを示している。 我々の研究は、現代生成モデルの力を古典因果論の厳密さと調和させる基礎的な青写真を提供し、この新興分野の新しいより厳密な標準を確立する。

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