公平感知因果模型的适应速度分析
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。在机器翻译任务中，为了实现两种语言之间的双向翻译，常常使用源语料库作为目标语料库，这涉及到使用相反方向的两个模型进行训练。然而，不同因素会影响适应速度，包括原始分布和修改后分布之间的因果依赖关系。本文通过考察简单的结构性因果模型中的敏感变量作用，对两个模型在四种场景的适应速度进行对比，并证明了所有干预情况下两个模型适应速度之间的联系。
本文研究了因果关系下的结构因果模型(SCMs)的适应速度和参数空间距离的衡量标准。发现在干预原因变量时，SCM的正确因果方向有优势；而在干预效应变量时，相对适应速度有所表征。同时，发现反因果模型在某些情况下具有优势，推翻了初始假设。
