CC-MMD

新的CC-MMD方法从污染数据中学习

研究人员开发了一种名为污染校正最大均值差异（CC-MMD）的新方法，用于处理包含未知污染物的学习数据集。该方法结合了代理分数和审计校正，即使在数据严重损坏的情况下，也能准确估计潜在清洁样本的最大均值差异（MMD）。CC-MMD不需要对代理分数进行校准假设，也不需要对污染物进行结构假设，并且已被证明可以改善污染回归任务中的参数恢复和预测。该方法使在混合数据上训练的生成模型能够恢复清洁目标分布，证明了污染数据不必被丢弃。