arXiv stat.ML· Cong Cao·· 11 天前AI 评分33
当重构不再足够：基于多模态学习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
仅依赖重构等协变量目标训练的多模态表征无法保证因果识别，且双重稳健与交叉拟合均无法消除其引发的一阶表征偏差。为此，研究提出结合模态特定变分自编码器、交叉拟合双重稳健估计器及表征诊断的因果分析工作流。模拟实验表明，遗漏罕见混杂因素会导致 n = 3,000 时区间覆盖率降至 2%，而简单预测诊断可在所有重复实验中成功捕获该问题。
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