Prior construction 2

할 말을 잃게 만드는 mimic DAG...

(편의상 covariate은 중복하여 그림)

 

흠.. scalibility를 측정하기 위해서라도 high dimensional setting에서 experiment를 하는 게 필요하긴 할텐데..

 

그래서 선행 연구들에서도 mimic으로 evaluate 했던 거고..

 

근데 이렇게까지는 불가능할 것 같아. 

어디까지 할 수 있을까?

 

얼마 전 실험에서는 y1과 t1, 그리고 공통된 3개의 covariate으로만 실험하였다. 

그러니까 1-dim outcome, 1-dim treatment. 아주 간단한 기본적인 모형이고, covariate도 3개 밖에 되지 않는 simple한 setting이었다. 

 

근데 이건 너무 쉽잖아. tumor growth보다도 더 쉬움.

변별력이 없어서, 모든 baseline들의 performance가 좋고, 나만 안좋았다 ㅋㅋㅋ

 

그냥 선행연구의 이 setting을 최대한 살려야 할 것 같긴 한데,

이 structure를 다 pretraining시킬 수 있는 광범위한 prior를 만들고, training하는 게 현실적으로 가능해 보이질 않는다..

 

흠..

어디까지 할 수 있을까.....?