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Progressive Generalization Risk Reduction for Data-Efficient Causal Effect Estimation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新方法，通过渐进式降低泛化风险，设计专门的标签获取流程，并提出模型无关的因果主动学习算法，以优化标注策略，提高小规模标注数据集中的因果效应估计准确性。
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关键要点
- 提出了一种新方法，通过渐进式降低泛化风险来解决因果效应估计中的问题。
- 设计了专门针对因果效应估计任务的标签获取流程。
- 提出了模型无关的因果主动学习算法，以减少不确定性并优化标注策略。
- 研究发现有助于在有限预算下提高因果效应估计的准确性。
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