讨论:NIS+

基于信息分解的因果涌现识别

• 该方法只是基于互信息计算没有考虑因果，

Rosas他们也声称是因果涌现，是因为他们是基于格兰杰因果的。所以不能说它们完全没考虑因果，只是要比较格兰杰因果和Judea Pearl的因果。

（已改，神经网络框架是指？图片是这个吗？）

YMZ: 不是这张图，而是Learning Causally Emergent Representations这篇文章里的神经网络框架。不过我看了一下，因果涌现词条那里也写的非常简单，那你这里就不放图了吧，一句话说明他们也用了机器学习框架，就不提他那些数学符号了。然后这句话里引上参考文献Learning Causally Emergent Representations（已改：Rosas等学者利用机器学习框架【6】，通过信息分解来识别量化因果涌现，但是信息分解框架中定义的信息原子难以计算，——这篇文章的第一作者是Kaplanis要不要放在讲Kaplanis那里）

YMZ：要的，机器学习框架放到结尾来介绍，而不是开头

PLL：需要指出的是，Hoel的方法基于Judea Pearl因果，而此方法是基于格兰杰因果，利用机器学习框架，计算互信息的组合，没有引入do干预。这样呢?

YMZ：开头再加上 Rosas等人通过信息分解框架给出了和Hoel等人不同的对因果涌现的新定义 这一个信息点。其他没啥问题了。

NIS系列

• 虽然可以通过两个阶段得到结果，但是NIS没有真正地最大化有效信息。由于此方法的数学形式是一个泛函问题，无法直接进行优化，在NIS+中，将通过计算变分下界解决泛函问题。

我发现这里这样简单讲很难看懂，要不然这里就不放缺陷了，后面讲缺陷的时候统一讲。（好哒，识别这里要不要只介绍输入、输出、框架，这三个部分，两阶段也在下面解释，这里只说明没有最大化）

YMZ：可以的

PLL：识别NIS已改

机器学习领域的分布外泛化问题

• 以一个狗识别的图像判别任务为例。训练图像的背景一般是在草地上、少数是在地面上，且图像中，基本可以看见狗的整个身子。经过大量数据的训练之后，如果给模型一个在草地上奔跑的狗的图像，那么模型大概95%以上会判定这是狗；如果给一张在水泥地上，且遮挡了狗部分身体的图像，那么模型可能有一半的概率可以识别出图像中的动物是狗；如果给模型一张狗在游泳池中，只露出头的图像，那么模型大概率不能识别出来图像中的是狗。

这个例子本身叙述可以再简洁一些

PLL：OK\(^o^)/~，已改，其他的呢？