Сомневаюсь в глубоком ядре для структурированных результатов

arXiv:2610.37227v1 Annuales Type: New Brieflow: Мы предлагаем проверить, вызывают ли два вмешательства одинаковое распределение результатов в тех случаях, когда результаты структурированы и имеют большое значение, таких как изображения, текст и графики. Мы представляем распределение вмешательств как среднее привязку к усвоенным глубоким особенностям, так что эффект лечения является двойным надежным отражением разницы в средних принадлежностях. Наше испытание, DR-KTE-Deep, оптимизирует полученные знания в целях максимального использования расчетного критерия мощности для представления такого воздействия обработки. Чтобы мотивировать нашу цель обучения, мы показываем, что критерий мощности характеризует асимптотическое отношение сигнала к шуму в ходе испытания при фиксированных альтернативах и мы выбираем единообразный конечный образец для его упорядоченной оценки. Мы показываем, что при фиксированном ядре тест на выдержку асимптотически действителен при нулевых значениях допустимой степени воздействия. Эмпирически DR-KTE-Deep достигает значительно более высокой мощности, чем стационарная.