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不变性学习(invariant learning)指挖掘数据中不随环境而变化的稳定特征,或者因果特征进行建模,从而提升模型在分布外(out of distribution)的泛化能力。结合处理效应的估计方法,在满足无混淆性假设的前提下,消除选择性偏差的影响。

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