arXiv 机器学习· Cong Cao·· 8 小时前AI 评分33
当重构不足以满足需求：基于学习多模态表征的双重稳健反事实与干预中介分析
When Reconstruction Is Not Enough: Doubly Robust Counterfactual and Interventional Mediation Analysis with Learned Multimodal Representations
AI 导读
研究表明仅基于协变量训练的多模态表征无法保证因果识别所需信息，即使损失极小重构精度也可能引发极大估计偏差。双重稳健估计器的误差可分解为一阶表征偏差与二阶多余参数估计误差，表征不充分时置信区间覆盖率会随样本量增加而恶化。团队提出包含模态专用变分自编码器与表征不足诊断的工作流程，在 n = 3,000 的模拟中成功检测到覆盖率仅 2% 的混杂问题。
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