論文の概要: Riesz Representer Fitting under Bregman Divergence: A Unified Framework for Debiased Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07752v1
• Date: Mon, 12 Jan 2026 17:36:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.696227
• Title: Riesz Representer Fitting under Bregman Divergence: A Unified Framework for Debiased Machine Learning
• Title（参考訳）: Bregman Divergenceの下でのRiesz Representer Fitting - 分散機械学習のための統一フレームワーク
• Authors: Masahiro Kato,
• Abstract要約: Riesz表現子の推定は、機械学習における中心的な問題である。 Riesz表現子推定のための様々な手法が提案されている。 本研究では,これらの手法を一つのフレームワークにまとめる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.44705221140412
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Estimating the Riesz representer is a central problem in debiased machine learning for causal and structural parameter estimation. Various methods for Riesz representer estimation have been proposed, including Riesz regression and covariate balancing. This study unifies these methods within a single framework. Our framework fits a Riesz representer model to the true Riesz representer under a Bregman divergence, which includes the squared loss and the Kullback--Leibler (KL) divergence as special cases. We show that the squared loss corresponds to Riesz regression, and the KL divergence corresponds to tailored loss minimization, where the dual solutions correspond to stable balancing weights and entropy balancing weights, respectively, under specific model specifications. We refer to our method as generalized Riesz regression, and we refer to the associated duality as automatic covariate balancing. Our framework also generalizes density ratio fitting under a Bregman divergence to Riesz representer estimation, and it includes various applications beyond density ratio estimation. We also provide a convergence analysis for both cases where the model class is a reproducing kernel Hilbert space (RKHS) and where it is a neural network.
• Abstract（参考訳）: Riesz表現子の推定は、因果的および構造的パラメータ推定のための偏りのある機械学習における中心的な問題である。 Riesz回帰や共変量バランスなど、Riesz表現子推定のための様々な手法が提案されている。 本研究では,これらの手法を一つのフレームワークにまとめる。 我々のフレームワークは、正方形損失とKL(Kulback--Leibler)の発散を含むブレグマン発散の下で、真のRiesz表現子に適合する。 正方形損失はリースレグレッションに対応し、KLの発散は調整された損失最小化に対応し、ここでは2つの解はそれぞれ特定のモデル仕様の下で安定なバランスウェイトとエントロピーバランスウェイトに対応する。 我々はこの手法を一般化されたリース回帰(英語版)と呼び、関連する双対性を自動共変量バランス(英語版)と呼ぶ。 また,Bregmanの発散に基づく密度比フィッティングをRiesz表現器推定に一般化し,密度比推定以外の様々な応用を含む。 また、モデルクラスが再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)であり、ニューラルネットワークである場合にも収束解析を行う。

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