Structure-agnostic Causal Representation Learning

📄 arXiv: 2610.00968v1 📥 PDF

作者: Arman Behnam, Binghui Wang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-10-01

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SaCRL框架以解决因果表示学习中的结构假设问题

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

关键词: 因果表示学习 结构识别 不变性约束 机器学习 模型泛化 自适应权重 贝叶斯网络 DomainBed基准

📋 核心要点

  1. 现有的因果表示学习方法依赖于事先指定因果结构，导致在结构假设错误时丢失重要的预测信息。
  2. 本文提出的SaCRL框架能够在没有先验知识的情况下，联合识别因果结构并学习不变表示，解决了结构假设的问题。
  3. SaCRL在多个基准测试中表现优异，成功恢复真实结构，并在多个任务上超越了现有方法的性能。

📝 摘要（中文）

因果表示学习旨在通过利用数据生成的因果结构来发现稳健特征。现有方法需要事先指定因果结构，但不同结构需要根本不兼容的不变性约束，且错误的结构假设会导致丢失预测信息。本文提出了SaCRL框架，能够在没有先验结构知识的情况下，联合识别因果结构并学习相应的不变表示。我们的方法将结构选择形式化为对候选不变性的软优化，使用基于HSIC的违反度量，并通过自适应权重自动集中于可实现的结构。我们提供了结构识别的理论保证，包括随机特征近似、不变性满足和分布外泛化。实验证明，SaCRL在合成和半合成贝叶斯网络基准上恢复真实结构，在Colored MNIST上超越固定不变性基线，并在三个DomainBed基准（PACS、VLCS、OfficeHome）上实现了最先进的准确率，同时在结构错误假设和环境多样性有限的情况下表现良好。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决因果表示学习中对因果结构的先验假设问题。现有方法在结构假设错误时，往往会导致丢失重要的预测信息，影响模型的泛化能力。

核心思路：SaCRL框架通过将结构选择视为对候选不变性的软优化，利用HSIC度量来评估不变性违反情况，避免了对因果结构的先验假设。

技术框架：该框架包括两个主要模块：一是结构识别模块，通过自适应权重优化候选不变性；二是表示学习模块，学习与识别的因果结构对应的不变表示。

关键创新：SaCRL的核心创新在于其能够在没有先验知识的情况下，自动识别因果结构并学习不变表示，这与传统方法依赖于固定结构假设的方式本质上不同。

关键设计：在设计上，使用HSIC作为不变性度量，结合自适应权重机制，使得模型能够集中关注可实现的因果结构，同时在损失函数中引入了不变性满足的约束，以确保模型的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SaCRL在合成和半合成贝叶斯网络基准上成功恢复真实结构，并在Colored MNIST上超越固定不变性基线，表现出显著的性能提升。在三个DomainBed基准（PACS、VLCS、OfficeHome）上，SaCRL实现了最先进的准确率，展示了其在多样化任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗诊断、金融风险评估和社会科学等领域，能够帮助研究人员在缺乏先验知识的情况下，自动识别数据中的因果关系，从而提高模型的解释性和预测能力。未来，该方法可能推动因果推断和机器学习的结合，促进更智能的决策支持系统的开发。

📄 摘要（原文）

Causal representation learning aims to discover robust features by exploiting the causal structure underlying data generation. Existing methods require specifying the causal structure a priori, yet different structures demand fundamentally incompatible invariance constraints, and misspecification leads to representations that discard predictive information. We introduce SaCRL, a framework that jointly identifies the causal structure and learns the corresponding invariant representation without prior structural knowledge. Our approach formulates structure selection as a soft optimization over candidate invariances using HSIC-based violation metrics, with adaptive weights that automatically concentrate on the achievable structure. We provide theoretical guarantees for structure identification, including under random-feature approximation, invariance satisfaction, and out-of-distribution generalization. Empirically, SaCRL recovers the true structure on synthetic and semi-synthetic Bayesian-network benchmarks, outperforms fixed-invariance baselines on Colored MNIST, achieves state-of-the-art accuracy on three DomainBed benchmarks (PACS, VLCS, OfficeHome), and degrades gracefully under structural misspecification and limited environment diversity. Code is available at: https://github.com/ArmanBehnam/sacrl.