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论文分享 | NeurIPS-21 | 领域外泛化问题的理论框架
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论文名称:Towards a Theoretical Framework of Out-of-Distribution Generalization 论文链接:https://openreview.net/forum?id=kFJoj7zuDVi 领域外泛化是指将在某个领域上训练而得的模型直接应用到相同任务的其他领域的数据集并测试其效果,最近收到了越来越广泛的关注。然而,不同于领域适应问题,领域外泛化问题一直缺乏一个令人信服的理论框架。本文作者从领域外泛化的变化量以及方差两个角度出发,并引入扩增函数的概念,提出了衡量模型领域外泛化能力的衡量指标。基于该指标,作者证明了领域外泛化能力的上界与下界,并通过该上下界提出了一种同时考虑模型准确率和方差的模型选择方法。本文所提出的领域外泛化问题的理论框架对于后面的深入研究具有重要的理论支撑和指导意义。
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