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内容提要
该文介绍了一种因果驱动的正则化方案，通过使用辅助标签和因果图的条件独立性，鼓励学习不依赖于简便但不可靠关联的预测模型的灵活方法，从而训练出更加鲁棒的预测器。该方案具有良好的泛化和更好的有限样本效率，即使没有简捷方式存在。
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关键要点
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介绍了一种因果驱动的正则化方案
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使用辅助标签和因果图的条件独立性
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鼓励学习不依赖于简便但不可靠关联的预测模型
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训练出更加鲁棒的预测器
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该方案具有良好的泛化能力
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在分布转移下具有更好的有限样本效率
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即使没有简捷方式存在
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