[論文レビュー] Adversarial De-confounding in Individualised Treatment Effects Estimation

Vinod Kumar Chauhan, Soheila Molaei+4 more|arXiv (Cornell University)|Oct 19, 2022

Advanced Causal Inference Techniques被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、観察研究における個別化治療効果（ITE）推定のための、敵対的訓練を用いた分離表現フレームワークを提案する。交絡要因のための治療に依存しない表現を敵対的最適化によって学習することで、選択バイアスを低減し、合成データおよび実世界のデータ（IHDPを含む）において、SOTAを上回る性能を達成し、PEHEが低くなる。

ABSTRACT

Observational studies have recently received significant attention from the machine learning community due to the increasingly available non-experimental observational data and the limitations of the experimental studies, such as considerable cost, impracticality, small and less representative sample sizes, etc. In observational studies, de-confounding is a fundamental problem of individualised treatment effects (ITE) estimation. This paper proposes disentangled representations with adversarial training to selectively balance the confounders in the binary treatment setting for the ITE estimation. The adversarial training of treatment policy selectively encourages treatment-agnostic balanced representations for the confounders and helps to estimate the ITE in the observational studies via counterfactual inference. Empirical results on synthetic and real-world datasets, with varying degrees of confounding, prove that our proposed approach improves the state-of-the-art methods in achieving lower error in the ITE estimation.

研究の動機と目的

• 交絡要因が治療-結果関係を歪めるため、観察データからの個別化治療効果（ITE）推定における選択バイアスを是正すること。
• 交絡要因、道具具変数、調整変数を分離する表現を学習することで、反事後推論を改善すること。
• 敵対的訓練を用いて、治療に依存しない表現を生成するように、交絡要因を的確にバランスさせる手法を開発すること。
• 交絡要因の影響を最小限に抑えることでITE推定誤差を低減し、計算コストを増加させずに実現すること。
• さまざまな交絡レベルを有する合成データおよび準合成データ上で、手法の有効性を検証すること。

提案手法

• 共変量のための分離表現を学習するための深層ニューラルネットワークアーキテクチャを用い、交絡要因、道具具変数、調整変数を分離する。
• 表現成分間の直交制約を適用することで、分離性を強化し、解釈可能性を向上させる。
• 交わる要因表現の治療割り当てに対する予測力を最小化するように敵対的訓練を実施し、結果予測の有用性は維持する。
• ドメイン適応パラメータを有する勾配反転層を導入し、治療に依存しない性質と結果予測精度のトレードオフをバランスさせる。
• TARNet や DragonNet などの既存のITE推定器に、敵対的に訓練された交絡要因表現を統合することで拡張する。
• 潜在的結果予測と治療割り当ての両方の損失関数を統合的に最適化することで、エンドツーエンドのモデル学習を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 敵対的訓練は、ITE推定における交絡要因のための治療に依存しない表現を効果的に生成できるか？
• RQ2 分離表現学習は、標準的なベースラインと比較してITE推定の正確性を向上させるか？
• RQ3 本手法は、合成データおよび実世界データにおけるさまざまな交絡レベル下でも効果を示すか？
• RQ4 計算コストを増加させることなく、既存のITE推定器に本手法を拡張可能か？
• RQ5 ドメイン適応ハイパーパrameterは、手法の性能と頑健性にどのように影響を与えるか？

主な発見

• 提案手法は、IHDPデータセットにおいてSOTA手法を上回る性能を達成し、TARNetベースの拡張版ではPEHE-outが1.0935にまで低下し、ベースラインTARNet（1.1277）を上回る。
• すべてのITE推定器の拡張版において、敵対的訓練を組み込むことでIHDPデータセットでベースラインを上回る性能を示し、本手法の汎用性を裏付けた。
• 勾配反転層は前向き伝搬に顕著なオーバーヘッドを追加せず、バックプロパゲーション時に勾配のみを変更するため、計算効率を維持している。
• 合成データでは、さまざまな交絡レベルにおいて一貫してITE推定誤差が低減され、頑健性が確認された。
• 分離表現フレームワークにより、交絡要因が他の共変量タイプから明確に分離され、反事後推論の精度が向上した。
• ドメイン適応ハイパーパrameterは検証セット上でチューニングする必要があるが、スケーラビリティや既存モデルへの統合には影響を及ぼさない。