一篇新研究论文将“损失迁移”概念引入，认为它是迁移学习中一个独立于分布迁移的挑战。该论文使用贝叶斯商来按精细度排序损失，从而形式化了这一概念，并识别出适用于较粗糙损失的表示不适用于严格更精细的目标损失的情况。在各种设置下的实验表明，在固定的数据分布下，当损失函数不同时，等同于分类的表示可以产生不同的最佳性能。 AI
排序理由 该集群包含一篇关于机器学习主题的新学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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Transfer learning is usually studied as a consequence of distribution shift. This paper identifies an orthogonal failure mode in which the data distribution is fixed and the loss changes. This setting is called \emph{loss shift}. A loss determines which information in \(X\) is Ba…