Jan, 2023
一种自适应核方法用于异构因果效应联邦学习
An Adaptive Kernel Approach to Federated Learning of Heterogeneous Causal Effects
Thanh Vinh Vo, Arnab Bhattacharyya, Young Lee, Tze-Yun Leong
TL;DR提出了一个新的因果推断框架，用于在联邦设置中从多个分散的数据源中学习因果效应。通过使用随机傅里叶特征将损失函数分解为多个组件，介绍了一种自适应传输算法，学习数据源之间的相似性，并且估计源之间的相似度通过传输系数，因此无需先前的相似性量度信息，可在源之间独立且系统地整合异质性的因果效应，并提供最小最大下限来评估从不同数据源学习的参数的质量。在分布不同的分散数据源上，该方法实际上比基线方法表现更好。同时不会共享原始的训练数据，从而最小化隐私泄露风险。