杂散的相关性允许灵活的模型在培训期间预测很好，但在相关的测试人群中仍然很差。最近的工作表明，满足涉及相关诱导\ exuritiT {Nuisance}变量的特定独立性的模型在其测试性能上保证了。执行此类独立性需要在培训期间观察到滋扰。然而，滋扰，例如人口统计或图像背景标签通常丢失。在观察到的数据上实施独立并不意味着整个人口的独立性。在这里，我们派生{MMD}估计用于缺失滋扰下的不变性目标。在仿真和临床数据上，通过这些估计优化实现测试性能类似于使用完整数据的估算器。
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