Die Kombination von Pre-Training und Bias-Interventionen kann die Robustheit von Modellen verbessern, indem sie verschiedene Fehlerquellen adressiert. Während Pre-Training dazu beiträgt, Fehler aufgrund von schlechter Extrapolation zu minimieren, können Bias-Interventionen dazu beitragen, Fehler aufgrund von Datensatzverzerrungen zu reduzieren. Indem diese beiden Ansätze kombiniert werden, können Modelle sowohl besser extrapolieren als auch vor unerwünschten Verzerrungen im Referenzdatensatz geschützt werden. Dies führt zu einer ganzheitlichen Verbesserung der Robustheit des Modells gegenüber verschiedenen Arten von Verteilungsverschiebungen.