English(EN) Distributionally Robust Schr\"odinger Bridge

新的分布鲁棒薛定谔桥增强了AI模型的迁移学习能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-02 04:00

研究人员推出了一种新颖的随机传输学习方法——分布鲁棒薛定谔桥（DRSB），该方法增强了对初始分布变化的鲁棒性。与标准的薛定谔桥不同，DRSB学习一个单一的控制器，通过最小化最坏情况目标来考虑初始分布中的不确定性。该方法利用变分公式和交替算法，并结合了Wasserstein和Sinkhorn变体进行梯度近似。实验表明，与标准方法相比，该方法对输入扰动的鲁棒性有所提高，但名义性能略有下降。 AI

影响增强了AI模型在涉及分布变化的任务中的鲁棒性，有望提高在实际应用中的性能。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Jinhwan Sul, Panagiotis Theodoropoulos, Vincent Pacelli, Jaemoo Choi, Evangelos Theodorou · 2026-10-02 04:00

分布鲁棒Schr\"odinger桥

arXiv:2610.02043v1 Announce Type: cross Abstract: Schr\"odinger bridge (SB) learns stochastic transport between prescribed initial and target distributions. When the initial distribution shifts at test time, the learned dynamics can fail to recover the target distribution. We int…

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