Causality-Inspired Robustness for Nonlinear Models via Representation Learning
因果启发的非线性模型稳健性：基于表征学习AI 解读 ↓
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因果启发的非线性模型稳健性：基于表征学习
- 研究问题
- 当协变量与响应之间存在非线性因果关系时，如何构造能够应对分布变化的预测方法，并获得有限半径的最坏情形风险保证？
- 方法与思路
- 作者将可识别表征学习纳入因果建模框架，提出非线性预测方法，并针对由数据驱动的不确定分布集合建立稳健性保证。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法首次在非线性设定下取得此类因果启发的有限半径稳健性保证，并用合成数据和真实单细胞数据开展验证。
- 阅读关注点
- 应核对表征可识别性所需条件、不确定集合与半径的定义，以及理论允许的分布变化如何对应单细胞数据中的实验设计。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收均未核实；摘要未说明保证成立的具体条件、证明细节及实证比较的数值结果。
原文摘要
Distributional robustness is a central goal of prediction algorithms due to the prevalent distribution shifts in real-world data. The prediction model aims to minimize the worst-case risk among a class of distributions, a.k.a., an uncertainty set. Causality provides a modeling framework with a rigorous robustness guarantee in the above sense, where the uncertainty set is data-driven rather than pre-specified as in traditional distributional robustness optimization. However, current causality-inspired robustness methods possess finite-radius robustness guarantees only in the linear settings, where the causal relationships among the covariates and the response are linear. In this work, we propose a nonlinear method under a causal framework by incorporating recent developments in identifiable representation learning and establish a distributional robustness guarantee. To our best knowledge, this is the first causality-inspired robustness method with such a finite-radius robustness guarantee in nonlinear settings. Empirical validation of the theoretical findings is conducted on both synthetic data and real-world single-cell data, also illustrating that finite-radius robustness is crucial.