Results on Counterfactual Invariance

要約

この論文では、反事実の不変性の理論的分析を提供します。
私たちはさまざまな既存の定義を提示し、それらが相互にどのように関係しているのか、またそれらのグラフィックがどのような意味を持つのかを研究します。
次に、反事実的不変性をめぐる現在の主要な問題、それが条件付き独立性とどのように関係するかに移ります。
反事実的不変性は条件付きの独立性を意味しますが、条件付きの独立性は反事実的不変性を満たす程度や可能性については何の意味も与えないことを示します。
さらに、離散因果モデルの場合、反事実的に不変関数は、多くの場合、特定の変数の関数、または定数の関数になるように制約されることを示します。

要約(オリジナル)

In this paper we provide a theoretical analysis of counterfactual invariance. We present a variety of existing definitions, study how they relate to each other and what their graphical implications are. We then turn to the current major question surrounding counterfactual invariance, how does it relate to conditional independence? We show that whilst counterfactual invariance implies conditional independence, conditional independence does not give any implications about the degree or likelihood of satisfying counterfactual invariance. Furthermore, we show that for discrete causal models counterfactually invariant functions are often constrained to be functions of particular variables, or even constant.

arxiv情報

著者 Jake Fawkes,Robin J. Evans
発行日 2023-07-17 14:27:32+00:00
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カテゴリー: cs.LG, stat.ML パーマリンク