arXiv stat.ML· Robin Leman, Bariscan Bozkurt, Sofiane Tanji, Arthur Gretton, Houssam Zenati·· 6 天前AI 评分31
DR-KTE-Deep：面向结构化结局的双重稳健深度核检验
Doubly Robust Deep Kernel Tests for Structured Outcomes
AI 导读
DR-KTE-Deep 是一种针对图像、文本和图等高维结构化结局的双重稳健深度核检验方法，用于检验两种干预是否诱发相同的结局分布。该方法将干预分布表示为深度特征上的均值嵌入，并通过最大化估计功效准则来优化特征。实验表明，DR-KTE-Deep 在保持良好校准的第一类错误的同时，检验功效显著优于传统核基准方法。
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