Vi utvecklar nya algoritmer för att uppskatta heterogena behandlingseffekter och kombinerar den senaste utvecklingen inom överföringslära för neurala nätverk med insikter från kausal inference-litteraturen. Genom att dra nytta av överföringslärande kan vi effektivt använda olika datakällor som är relaterade till samma bakomliggande orsaksmekanismer. Vi jämför våra algoritmer med dem i den stora litteraturen med hjälp av omfattande simuleringsstudier baserade på storskaliga övertalningsexperiment för väljare och MNIST-databasen. Våra metoder kan prestera en storleksordning bättre än befintliga riktmärken samtidigt som vi använder en bråkdel av datan.
REF utvecklade nya algoritmer med överföringsinlärning med neurala nätverk för CATE uppskattning, men deras främsta mål var att hantera olika datakällor som är relaterade till samma underliggande kausala mekanismer.