arXiv 机器学习· Lei Shi, Qiuran Lyu·· 7 小时前AI 评分34
SIRNET：基于预训练 Embedding 的替代指标半参数因果效应估计框架
SIRNET: Causal Adaptation of Pretrained Embeddings for Semiparametric Treatment-Effect Estimation Under Surrogacy
AI 导读
研究人员提出基于神经网络的因果估计框架 SIRNET，通过联合学习共享适配器对预训练替代指标 Embedding 进行因果微调，以应对文本、图像等非结构化早期替代信号。该方法利用交叉拟合正交分数获取因果效应估计值与置信区间，可在给定条件下达到半参数有效边界。实验在合成数据、半合成数据及无症状阿尔茨海默病 A4 试验的脑部 MRI 预训练 Embedding 上验证了其有效性。
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