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论虚设变量对深度消融治疗效果估计的影响
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了因果变量在相关数据上的行为，并分析了解缠方法在大规模实证研究中的表现。结果显示数据集中的相关性正在被学习并反映在潜在表示中，对公平性等下游应用有重要影响。同时，提出了通过训练期间的弱监督或使用少量标签的预训练模型的后修复来解决这些潜在相关性的方法。
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关键要点
- 研究因果变量在相关数据上的行为
- 分析解缠方法在大规模实证研究中的表现
- 数据集中系统性引入的相关性被学习并反映在潜在表示中
- 相关性对解缠的下游应用如公平性有重要影响
- 提出通过弱监督或少量标签的预训练模型进行后修复的方法
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