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信息流行病管理中的早期误信息检测：一种领域适应方法
通过理论分析，我们开发了一种新的误信息检测方法，旨在解决 covariate shift 和 concept shift 问题，并通过广泛的实证评估证明了其在与先进的误信息检测方法和主要领域适应方法相比的卓越性能。
PDFa month ago
利用蕴含式建模应对文本分类中的概念变化
该文研究了针对自然语言处理中文本分类问题中的概念变化，提出了一种将普通分类转化为蕴含问题的重新训练文本分类器的方法，通过在真实和合成数据集上的实验证明了该方法的有效性，并在少样本学习设置中分别取得了 7% 和 40% 的 F1 绝对增益，同
PDF8 months ago
记忆辅助的通用领域适应子原型挖掘
提出了一种新的 Memory-Assisted Sub-Prototype Mining (MemSPM) 方法，可以学习同一类别内样本之间的差异，并在存在显著概念转变的情况下挖掘子类别，从而学习到更合理的特征空间，提高了可转移性并反映了被
PDF9 months ago
需要就是一切：稳态神经网络适应概念漂移
介绍一种具有自我调节能力的人工神经网络，利用其对内部状态的自我监控和调节来提高其在概念转移和高变化环境下的适应性。
PDF2 years ago
ICML利用隐空间感知的序列自编码器泛化到不断演变的领域
本文提出了一种基于概率框架的隐变量结构自然语言生成器，通过探索深度神经网络中的潜在连续结构来解决不断演化的域泛化问题，特别是在处理非平稳和连续漂移的任务中，可以通过识别协变量漂移和概念漂移，为域泛化问题带来优越的性能。
PDF2 years ago
NICO++：针对域泛化的更好基准测试
该研究介绍了使用 NICO++ 数据集以及提出的评估指标能够全面评估领域泛化算法，且研究提出的两个模型可以证明有限的概念转移和显著的协变量转移有利于该方法的推广。通过大量实验，证明 NICO++ 数据集比当前的 DG 数据集具有更好的评估能
PDF2 years ago