本文探讨了利用潜在变量建模解决因果关系的问题，强调在混淆因素存在时如何从观测数据中提取个体级因果关系。研究表明，基于变分自编码器的方法在多个领域如广告和医学中显著优于现有技术。通过引入约束条件和非参数规则，研究旨在减小因果效应估计的偏倚，提供有效的决策支持。

本文提出了一种新的敏感度分析方法，通过边界因素评估未观察到的混淆因素对因果推论的影响。该方法设计了统计检验以量化混淆因素强度，并提供有效的下界估计，强调观察性研究在精准医学中的重要性，并展示了识别混淆因素的存在与缺失的方法。

本文研究了在存在未观察到的混淆因素的情况下，从观察数据中估计因果效应的复杂问题。提出了一种基于混淆平衡表征学习的非线性 CIV 回归，CBRL.CIV，以消除混淆偏差并平衡观察到的混淆因素，无需线性假设。实验证明了CBRL.CIV的竞争性能和在处理非线性情况方面的优越性。

该研究使用因果论方法学习混淆因素的表示并消除模型中的偏见。研究发现，学习到的混淆因素表示能够捕捉数据集中的偏见，并且提出的消除偏见方法在多个多模态数据集上提高了模型的离分布性能，而不损害分布性能。

本文提出了一种基于混淆平衡表征学习的非线性 CIV 回归，CBRL.CIV，以消除混淆偏差并平衡观察到的混淆因素。实验证明了 CBRL.CIV 在处理非线性情况方面的优越性。

本文总结了2020年ChaLearn Looking at People Fair Face Recognition and Analysis Challenge的评测结果和优胜解决方案，并对结果进行了分析。比赛评估了算法在存在混淆因素时的准确性和性别、肤色方面的偏见。共有151个参与者，36个团队进入了最后一轮。其中10个团队在实现非常低的偏见指标的同时，AUC-ROC超过了0.999。参赛者们常用的策略包括面部预处理、数据分布的同质化、使用有偏向性的损失函数和集成模型。前10名团队的分析还表明，对于肤色较暗的女性，虚假阳性率较高，同时，佩戴眼镜和年龄较小也会增加虚假阳性率。