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arXiv 博士论文：从因果视角重构算法追索与动力系统建模
该论文探讨统计学习在分布偏移下的泛化局限，主张用因果模型刻画变化的底层机制。第一部分重构「算法追索」问题，提出更现实的反事实成本函数并引入时间维度；第二部分把因果干预与效应扩展到离散与连续随机过程，将动力系统均衡与结构因果模型（SCM）关联。核心论点是模型的可信度取决于其能否真实表征底层现象。
arXiv cs.LG11 天前
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该论文探讨统计学习在分布偏移下的泛化局限，主张用因果模型刻画变化的底层机制。第一部分重构「算法追索」问题，提出更现实的反事实成本函数并引入时间维度；第二部分把因果干预与效应扩展到离散与连续随机过程，将动力系统均衡与结构因果模型（SCM）关联。核心论点是模型的可信度取决于其能否真实表征底层现象。