关键词distributionally robust learning
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- 分布鲁棒性的瞬间
在分布鲁棒学习中，我们引入了基于对抗性矩违规的新的极小极大目标，并展示了通过最小化该目标等效于最小化与真实条件期望的最坏情况下的 $l_2$ 距离，从而在计算成本上提供了大体量的经验性节省。
- 建立分布鲁棒学习和离线强化学习的桥梁：缓解分布偏移和部分数据覆盖的方法
离线强化学习中的分布偏移问题可以通过分布鲁棒学习框架来解决，本文提出了两种使用该框架的离线强化学习算法，并通过模拟实验展示了其优越性能。
- ICML分布鲁棒学习的无偏梯度估计
通过分布式鲁棒性学习，我们提出了一种新的方法以解决模型的泛化问题，该方法采用随机梯度下降求解外层最小化问题，并通过多层蒙特卡罗随机化有效地估计内层最大化问题的梯度，并通过得出理论结果确定了梯度估计器的最佳参数化，从而在计算时间和统计方差之间 - 将未标记数据纳入分布鲁棒学习中
本研究介绍了一种新的分布鲁棒学习方法，该方法通过加入无标签数据以限制敌手从指定分布中选择数据，可以有效地进行分类，并提出了一个分布鲁棒的版本，可应用于主动学习。在 14 个真实数据集上的结果表明，该算法往往在传统方法无法提供良好结果的情况下 - 学习不完整数据时对抗性扰动的鲁棒性
本文研究了在对抗性扰动的假设下，无标记数据在推断问题中的作用，并将两种主要的学习框架 —— 半监督学习（SSL）和分布式鲁棒学习（DRL）统一起来，并在新的复杂性度量基础上进行了一般化理论的构建。