1746-OBP16（羅克韋爾）
1746-OBP16
從因果關系的角度來看，前兩個方案假設ym和yn是條件獨立的，而第三個方案假設ym對yn有因果關系。在這篇文章中，作者認為因果關系對于邏輯相關的任務是重要的，并提出了一種稱為標簽轉移（label transfer，LT）的機制，使得一個任務可以利用其所有較低級別任務的標簽。
當使用前任務的標簽時，會引入訓練和測試的分歧問題。也就是說該策略在訓練中使用低水平任務的標注標簽，在測試中則需要使用預測的標簽，這樣會導致任務之間的級聯錯誤。本文使用Gumbel抽樣（GS）來解決這個問題。具體來說，模型從每個任務的預測概率分布中抽取一個標簽，并將其提供給更高級別的任務。抽樣可以看作是一個反事實推理過程，可以估計不同任務標簽之間的因果關系。如果因果效應存在，反向傳播的梯度將懲罰錯誤的預測。
方法
1. Basic Causal Assumptions
如上圖MTL有兩種可能的因果假設：confounding 和 mediation。confounding假設是，Ym和Yn是條件獨立的，僅由H決定。然而，對于邏輯相關的任務，文章使用mediation假設，即Ym對Yn有因果關系。具體來說，此假設包括Ym和Yn之間的兩條因果路徑。通過媒體H（實線），稱為間接效應。另一個直接鏈接Ym到Yn（虛線），稱為直接效果。一條是通過metiator H（實線）把Ym和Yn聯系起來的，稱為間接效應。另一個直接連接Ym到Yn（虛線），稱為直接效應。
1746-OBP16
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