观测等价因果模型的干预一致性认证
原文标题：Certifying Interventional Agreement Among Observationally Equivalent Causal Models
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论文指出观测等价的因果模型在干预下仍可能分歧，因为干预会产生观测数据中从未出现的输入。作者提出干预分离选择（ISS）方法，反复用候选模型分歧的可行干预查询真实系统并剔除被证伪者，直到成本界限内无干预可分离。该方法在彩色MNIST因果抽象任务上以平均13.6次干预为每个网络生成认证，并揭示部分认证可能静默失效。
- 问题
- 观测等价的因果模型在干预下仍可能分歧，观测学习无法给出保证。
- 方法
- 干预分离选择（ISS）：反复用候选模型分歧的可行干预查询真实系统并剔除被证伪者，用混合整数线性规划精确判定停止条件。
- 结果
- 彩色MNIST因果抽象任务上平均13.6次干预完成认证，普通卷积网络在26%单数字编辑上与形状标签不一致。
- 影响
- 为因果抽象提供可检查的干预认证，提醒仅靠观测数据验证模型存在静默失效风险。
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