研究人员开发了一个名为批量校准的 Credal 模糊集的新框架，以改进分布鲁棒优化 (DRO) 中样本外污染下的决策。该方法从数据中学习一个高质量的批量集，同时单独限制尾部污染，从而得到一个闭式、有限的目标函数，可以使用可处理的线性或二阶锥规划进行优化。在库存控制和文本分类等各种任务上的实验表明，该方法在鲁棒性-准确性权衡方面具有竞争力，并且优化时间效率高。 AI
排序理由 这是一篇发表在 arXiv 上的研究论文，详细介绍了一种新的分布鲁棒优化方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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