[论文解读] Causal Deep Information Bottleneck.

Sonali Parbhoo, Mario Wieser+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 6, 2018

Advanced Causal Inference Techniques参考文献 22被引用 5

一句话总结

本文提出了一种因果深度信息瓶颈框架，通过识别潜在混杂因子的低维表示来估计平均因果效应。通过将信息瓶颈原理与因果推断相结合，该方法在合成数据和真实世界基准上实现了最先进水平的准确率和样本效率，同时保持了可解释性。

ABSTRACT

Estimating causal effects in the presence of latent confounding is a frequently occurring problem in several tasks. In real world applications such as medicine, accounting for the effects of latent confounding is even more challenging as a result of high-dimensional and noisy data. In this work, we propose estimating the causal effect from the perspective of the information bottleneck principle by explicitly identifying a low-dimensional representation of latent confounding. In doing so, we prove theoretically that the proposed model can be used to recover the average causal effect. Experiments on both synthetic data and existing causal benchmarks illustrate that our method achieves state-of-the-art performance in terms of prediction accuracy and sample efficiency, without sacrificing interpretability.

研究动机与目标

• 解决在高维、噪声数据中存在潜在混杂因子时估计因果效应的挑战。
• 开发一种显式建模并解耦潜在混杂因子的方法，利用表示学习。
• 确保所得到的模型在提升预测准确率和样本效率的同时保持可解释性。
• 从理论上证明所提出的模型在特定条件下能够恢复平均因果效应。

提出的方法

• 该方法应用信息瓶颈原理，从高维数据中学习潜在混杂因子的压缩、低维表示。
• 其形式化一个变分下界，联合优化表示学习与因果效应估计。
• 该模型显式地将混杂因子的表示与观测变量解耦，从而更好地控制潜在混杂。
• 使用神经网络架构来参数化信息瓶颈目标中涉及的条件分布。
• 该框架整合了一个因果效应头，用于预测干预下的潜在结果，从而实现平均因果效应的估计。
• 理论分析证明，在较弱假设下，该模型能够一致地恢复平均因果效应。

实验结果

研究问题

• RQ1 深度表示学习框架是否能有效识别并建模潜在混杂因子，从而改善因果效应估计？
• RQ2 与现有方法相比，该方法在预测准确率和样本效率方面表现如何？
• RQ3 该模型在处理高维和噪声数据时，能在多大程度上保持可解释性？
• RQ4 在现实数据条件下，该模型理论上保证恢复平均因果效应的能力是否在实践中成立？

主要发现

• 所提出的方法在预测准确率方面，于合成数据和既定因果基准上均达到最先进水平。
• 其展现出优越的样本效率，相较于基线方法，达到高性能所需训练样本更少。
• 该模型通过显式学习潜在混杂因子的低维表示，保持了可解释性。
• 理论分析确认，在较弱正则性条件下，该模型能够一致地恢复平均因果效应。
• 实证结果表明，该方法在多个基准设置下，均优于现有方法，在准确率和数据效率方面表现更优。