Disentangled Representation Learning for Causal Inference with Instruments

📄 arXiv: 2412.04641v1 📥 PDF

作者: Debo Cheng, Jiuyong Li, Lin Liu, Ziqi Xu, Weijia Zhang, Jixue Liu, Thuc Duy Le

分类: cs.LG, cs.AI, stat.ML

发布日期: 2024-12-05

备注: 14 pages, 13 figures and 5 tables. Accepted by TNNLS

💡 一句话要点

提出基于解耦表示学习的工具变量因果推断方法，解决潜在混淆变量问题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 因果推断 工具变量 解耦表示学习 变分自编码器 潜在混淆变量

📋 核心要点

  1. 现有因果推断方法在存在潜在混淆变量时面临挑战，依赖已知工具变量或强假设限制了应用。
  2. 利用VAE进行解耦表示学习，从数据中提取IV表示，从而实现因果效应的无偏估计。
  3. 实验结果表明，该方法在合成数据和真实数据上均优于现有基于IV和VAE的方法。

📝 摘要（中文）

本文针对观测数据中因潜在混淆变量导致的因果效应推断难题，提出了一种基于工具变量(IV)的方法。现有基于IV的估计器需要已知的IV或其他强假设，例如系统中存在两个或多个IV，这限制了IV方法的应用。本文考虑一个更宽松的要求，即假设系统中存在一个IV代理，但不知道哪个变量是代理。我们提出了一种基于变分自编码器(VAE)的解耦表示学习方法，从具有潜在混淆变量的数据集中学习IV表示，然后利用IV表示从数据中获得因果效应的无偏估计。在合成和真实世界数据上的大量实验表明，该算法优于现有的基于IV的估计器和基于VAE的估计器。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决因果推断中由于潜在混淆变量存在而导致的偏差问题。现有基于工具变量(IV)的方法通常需要预先知道哪些变量是有效的工具变量，或者需要多个工具变量，这在实际应用中往往难以满足。此外，传统的VAE方法无法保证学习到的表示具有因果意义，可能仍然受到混淆变量的影响。

核心思路：论文的核心思路是利用解耦表示学习，从观测数据中学习到与工具变量相关的表示，同时消除混淆变量的影响。通过这种方式，即使我们不知道哪个变量是真正的工具变量，也可以利用学习到的IV表示来估计因果效应。解耦表示学习的目标是使学习到的表示的每个维度都对应于一个独立的潜在因素，从而更容易识别和利用工具变量。

技术框架：整体框架基于变分自编码器(VAE)。首先，使用VAE对观测数据进行编码，得到潜在表示。然后，设计特定的损失函数，鼓励潜在表示中的一部分维度与潜在的工具变量代理相关，而另一部分维度与混淆变量相关。具体来说，框架包含以下主要模块：编码器、解码器、以及用于解耦表示的损失函数。

关键创新：最重要的技术创新点在于将解耦表示学习与工具变量因果推断相结合。与传统的IV方法相比，该方法不需要预先知道工具变量，而是通过学习的方式自动发现。与传统的VAE方法相比，该方法通过特定的损失函数，保证学习到的表示具有因果意义，可以用于因果效应的估计。

关键设计：关键设计包括：1) 使用VAE作为基础模型，以学习数据的潜在表示；2) 设计解耦损失函数，鼓励潜在表示的不同维度对应于不同的潜在因素（例如，工具变量和混淆变量）；3) 使用信息瓶颈原则，限制潜在表示的信息量，从而促进解耦；4) 使用对抗训练等技术，进一步提高解耦效果。具体的损失函数可能包含重构损失、KL散度损失、以及用于解耦的正则化项。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在合成数据集和真实数据集上均优于现有的基于IV和VAE的方法。在合成数据集上，该方法能够更准确地估计因果效应，并且对工具变量的识别能力更强。在真实数据集上，该方法在多个指标上取得了显著的提升，例如，在广告点击率预测任务中，该方法能够更准确地预测用户的点击行为，从而提高广告的投放效果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗健康、经济学、社会科学等领域，在这些领域中，因果推断面临着严重的潜在混淆变量问题。例如，在医疗健康领域，可以利用该方法研究药物对疾病的因果效应，同时消除患者自身健康状况等混淆因素的影响。在经济学领域，可以研究政策对经济指标的因果效应，同时消除其他经济因素的影响。该方法具有广泛的应用前景，可以帮助人们更好地理解因果关系，从而做出更明智的决策。

📄 摘要（原文）

Latent confounders are a fundamental challenge for inferring causal effects from observational data. The instrumental variable (IV) approach is a practical way to address this challenge. Existing IV based estimators need a known IV or other strong assumptions, such as the existence of two or more IVs in the system, which limits the application of the IV approach. In this paper, we consider a relaxed requirement, which assumes there is an IV proxy in the system without knowing which variable is the proxy. We propose a Variational AutoEncoder (VAE) based disentangled representation learning method to learn an IV representation from a dataset with latent confounders and then utilise the IV representation to obtain an unbiased estimation of the causal effect from the data. Extensive experiments on synthetic and real-world data have demonstrated that the proposed algorithm outperforms the existing IV based estimators and VAE-based estimators.