本文探讨了多种元学习策略在异质治疗效应估计中的应用，提出了一种基于神经网络的方法，以提高学习者的表现。研究涵盖联邦学习、特征选择和深度学习框架，实验结果表明这些方法在小数据集上有效，能够降低估计误差并实现个性化决策。
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