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worst-case distribution shift
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ICML
分布鲁棒监督学习是否能提供稳健的分类器?
本文介绍了分布鲁棒监督学习(DRSL)的概念和其与 f - 散度的关系,DRSL 可以最小化对抗重加权训练损失来明确考虑最坏情况的分布移位,并在分类情景下进行了分析。研究发现 DRSL 恰好可以匹配给定的训练分布,提出了简单的 DRSL 以
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8 years ago
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