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从可识别的因果表征到可控的反事实生成：因果生成建模综述
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了将因果性理论融入深度生成建模的方法，提高深度生成模型的分布偏移鲁棒性、公平性和互操作性。文章分为因果表示学习和可控反事实生成方法两类，探讨了因果生成模型在公平性、隐私、超出分布泛化和精准医学方面的理论、形式化、缺点、数据集、度量和应用，并讨论了未来研究方向。
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关键要点
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深度生成模型在数据密度估计和有限样本数据生成方面取得成功，但存在无法解释性和虚假相关性等缺点。
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因果性理论可以融入深度生成建模，以解决模型的基本缺点。
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结构因果模型能够描述数据生成过程及变量之间的复杂因果关系。
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因果生成模型可以提高深度生成模型的分布偏移鲁棒性、公平性和互操作性。
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文章将因果生成建模分为因果表示学习和可控反事实生成方法两类。
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关注因果生成模型在公平性、隐私、超出分布泛化和精准医学方面的理论、形式化、缺点、数据集、度量和应用。
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讨论了该领域未解决的问题和未来研究方向。
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