ICMLJul, 2023

基于领域信息的药物发现中考虑协变量漂移问题的函数先验分布

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TL;DR给出一个透过 Q-SAVI 集成药物领域的显性先验知识来预测新型更有效治疗方法的概率模型，通过在建模过程中引入药物化学空间的上下文先验知识，取得了令人瞩目的预测准确度和校准度表现。
发现论文，激发创造
  • 缓解协变量和条件偏移的领域泛化

    本文提出一种新颖的领域泛化方法，通过视觉对齐和基于不确定性引导的置信度集成 (VAUE) 来处理分布偏移，在 4 个广泛使用的数据集上展示了其卓越的性能。

    Sep, 2022

  • 协变量转移下的 PAC 学习保证

    本文探讨了领域自适应问题，证明了只要在一些条件下，任何 PAC 可学习的概念类都可以在协变量转移条件下进行 PAC 学习，同时提出了拒绝取样算法的界限并证明其是某些情况下领域自适应问题的解决方案。

    Dec, 2018

  • 基于无监督域自适应的校准变量偏移预测

    本文提出了一种算法，用于校准模型预测并考虑协变量转移的情况，采用重要性加权法纠正训练分布与实际分布的差异，并通过领域适应的方法实现两个分布尽可能一致， 实证结果表明，该方法在存在协变量转移时优于现有的校准方法。

    Feb, 2020

  • 在协变量和依赖偏移下的公平感知领域泛化

    基于领域偏移的普适分类器归纳问题几乎困难且复杂，本文通过引入三种不同的分布偏移（概念偏移、协变量偏移和依赖性偏移），提出了一种新颖的领域泛化方法，能够在不同领域中保持模型的准确性和公平性。实验结果表明，该方法在四个基准数据集上超越了现有的方法。

    Nov, 2023

  • 学习概念转变时：混淆、不变性和降维

    基于观测数据的领域自适应问题，通过线性结构因果模型和表示学习方法，研究使用不变的协变量表示来解决概念漂移和改善目标预测的可行性，并通过在 Stiefel 流形上约束优化来证明大多数局部最优解与不变的线性子空间一致。通过验证实现方法和理论的三个真实数据集。

    Jun, 2024

  • 通过视觉领域提示生成适应分布转变

    提出一种在测试时使用少量无标签数据进行模型适应以应对分布偏移的方法，通过利用预训练模型和源域的相关信息从有限数据中提取领域知识，并通过建立知识库、领域特定提示生成器、引导模块、领域感知对比损失和元学习等技术实现领域知识的提取。在多个基准测试中验证了该方法，表明该方法在领域知识提取方面优于之前的工作。

    May, 2024

  • 救援领域转变的医疗图像自动诊断中的转诊失败

    对领域转变的医学图像中的可靠自动疾病诊断中的转诊存在重要挑战，并找到了关键应用。

    Nov, 2023

  • 无监督下协变量偏移的校准

    在安全关键应用的不确定性量化和决策中，概率模型的校准至关重要，在存在最小协变量转移时，针对校准的问题已受到广泛研究，我们提出了一种基于重要性采样的方法来解决这个问题，并在真实数据集和合成数据集上评估和讨论了我们的方法的有效性。

    Jun, 2020

  • 领域迁移下的聚类学习

    本文提出了一种基于无监督域自适应和深度聚类的方法，利用来自多个源域的数据信息建立一个与具体域无关的聚类模型，并通过特征对齐和自我监督实现有效地适应目标域。本文的方法即使在少量目标样本的情况下也能自动发现相关语义信息，并在多个域自适应基准测试中取得了最先进的结果。

    Aug, 2020

  • 通过域不变表示估计分布转移下的泛化能力

    本篇论文研究机器学习模型在不同测试分布的情况下表现不佳且过度估计它们的表现的问题，并提出一种基于领域不变性预测模型的方法来更好地估计模型在转移学习领域的性能，从而实现了领域自适应和对给定模型在分布转移情况下进行准确的目标误差估计，并可以用于模型选择、决定早期停机和错误检测。

    Jul, 2020