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数据高效因果效应估计的渐进式泛化风险降低
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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
本文提出了一种新的因果效应估计（CEE）方法，针对小规模标注数据集的问题，提出了模型无关的因果主动学习（MACAL）算法，通过降低泛化风险和优化标签获取流程，提高CEE的准确性。
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关键要点
- 提出了一种新的因果效应估计（CEE）方法，解决小规模标注数据集的问题。
- 通过降低泛化风险和优化标签获取流程，提高CEE的准确性。
- 提出了模型无关的因果主动学习（MACAL）算法，旨在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有效提高因果效应估计的准确性。
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