[论文解读] 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 6

一句话总结

本文提出一种通过对抗训练实现解耦表征的框架，以在观察性研究中去混淆个体化治疗效应（ITE）估计。通过对抗优化学习与治疗无关的混杂因素表征，该方法减少了选择偏差，并在合成数据集和真实世界数据集（包括IHDP）上实现了SOTA性能，且PEHE更低。

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.

研究动机与目标

• 解决从观察性数据中进行个体化治疗效应（ITE）估计时的选取偏差问题，其中混杂因素会扭曲治疗与结果之间的关系。
• 通过学习将混杂因素、工具变量和调整变量分离的解耦表征，改进反事实推理。
• 开发一种方法，通过对抗训练选择性地平衡混杂因素，以生成与治疗无关的表征。
• 通过最小化混杂因素的影响来降低ITE估计误差，同时不增加计算成本。
• 在具有不同程度混杂的合成数据和半合成数据上验证该方法。

提出的方法

• 使用深度神经网络架构学习协变量的解耦表征，将混杂因素、工具变量和调整变量分离。
• 在表征组件之间施加正交性约束，以强化解耦并提高可解释性。
• 采用对抗训练，最小化混杂因素表征对治疗分配的预测能力，同时保留其在结果预测中的效用。
• 引入带有领域自适应参数的梯度反转层，以平衡治疗无关性与结果预测准确性的权衡。
• 通过集成对抗训练的混杂因素表征，扩展现有ITE估计器（如TARNet、DragonNet）。
• 使用潜在结果预测和治疗分配的联合损失函数，端到端优化模型。

实验结果

研究问题

• RQ1 对抗训练能否在ITE估计中有效生成与治疗无关的混杂因素表征？
• RQ2 与标准基线相比，解耦表征学习是否能提升ITE估计的准确性？
• RQ3 在合成数据和真实世界数据中，该方法在不同混杂水平下的表现如何？
• RQ4 该方法能否在不增加计算成本的前提下扩展至现有ITE估计器？
• RQ5 领域自适应超参数如何影响方法的性能和鲁棒性？

主要发现

• 在IHDP数据集上，该方法的PEHE低于SOTA方法，基于TARNet的扩展版本PEHE-out为1.0935，优于基线TARNet（1.1277）。
• 所有基于对抗训练扩展的ITE估计器在IHDP数据集上的表现均优于其基线，表明该方法具有良好的泛化能力。
• 该方法保持了计算效率，因为梯度反转层在前向传播中无显著开销，仅在反向传播中修改梯度。
• 在合成数据上，该方法在不同混杂水平下均一致降低了ITE估计误差，表现出强鲁棒性。
• 解耦表征框架能够更好地分离混杂因素与其他协变量类型，从而提升反事实推理性能。
• 领域自适应超参数需在验证集上进行调优，但此过程不影响可扩展性或与现有模型的集成能力。