論文の概要: Age Predictors Through the Lens of Generalization, Bias Mitigation, and Interpretability: Reflections on Causal Implications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.16377v1
• Date: Tue, 17 Mar 2026 11:10:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-18 17:42:07.23674
• Title: Age Predictors Through the Lens of Generalization, Bias Mitigation, and Interpretability: Reflections on Causal Implications
• Title（参考訳）: 一般化・バイアス緩和・解釈可能性のレンズによる年齢予測:因果関係の考察
• Authors: Debdas Paul, Elisa Ferrari, Irene Gravili, Alessandro Cellerino,
• Abstract要約: 本稿では、逆表現学習に基づく解釈可能なニューラルネットワークモデルの範囲について述べる。 本モデルの結果は,エナミプレチドがマウス骨格筋および心臓筋に及ぼす影響を実証した論文の予測結果と一致している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.146761527401424
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chronological age predictors often fail to achieve out-of-distribution (OOD) gen- eralization due to exogenous attributes such as race, gender, or tissue. Learning an invariant representation with respect to those attributes is therefore essential to improve OOD generalization and prevent overly optimistic results. In predic- tive settings, these attributes motivate bias mitigation; in causal analyses, they appear as confounders; and when protected, their suppression leads to fairness. We coherently explore these concepts with theoretical rigor and discuss the scope of an interpretable neural network model based on adversarial representation learning. Using publicly available mouse transcriptomic datasets, we illustrate the behavior of this model relative to conventional machine learning models. We observe that the outcome of this model is consistent with the predictive results of a published study demonstrating the effects of Elamipretide on mouse skeletal and cardiac muscle. We conclude by discussing the limitations of deriving causal interpretation from such purely predictive models.
• Abstract（参考訳）: 年代予測器は、人種、性別、組織などの外因性属性により、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の遺伝子消去を達成できないことが多い。 したがって、それらの属性に関する不変表現を学習することは、OOD一般化を改善し、過度に楽観的な結果を防ぐために不可欠である。 述語的設定では、これらの属性はバイアス緩和を動機付け、因果解析では共同創設者として現れる。 本稿では,これらの概念を理論的厳密に探求し,敵対的表現学習に基づく解釈可能なニューラルネットワークモデルの範囲について論じる。 公開されているマウスの転写データセットを用いて、従来の機械学習モデルと比較して、このモデルの挙動を説明する。 本モデルの結果は,エナミプレチドがマウス骨格筋および心臓筋に及ぼす影響を実証した論文の予測結果と一致している。 我々は、そのような純粋な予測モデルから因果解釈を導出する限界を議論することで結論付ける。

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