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。

Progressive Generalization Risk Reduction for Data-Efficient Causal Effect Estimation
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