因果引导反事实去偏框架

无偏异常推理

一个基于因果图和反事实推理的模型去偏框架，以可解释的方式移除偏差，使已训练模型能够进行无偏推断。

Tang, Wenbing · Jing, Liu · Yuan, Zhou · 丁佐华

IEEE Transactions on Industrial Informatics 2023

技术优势

无需重采样

避免重采样导致的信息损失，直接对已训练模型进行去偏。

可解释去偏

通过因果图指出偏差来源和传播路径，使去偏过程透明。

兼容现成模型

可应用于已训练好的模型，无需修改模型结构或重新训练。

应用场景

• CPS异常检测：直接用于现有CPS异常检测模型，无需重采样或重训练即可消除数据偏差。
• 工业系统监控：提升工业系统监控中异常检测模型在偏差数据下的可靠性。
• 安全关键系统：为安全关键系统提供可解释的无偏异常推理，避免偏差导致的错误决策。