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Covariate Shift Adaptation for Discriminative 3D Pose Estimation
Covariate Shift Adaptation for Discriminative 3D Pose Estimation
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新方法通过反事实策略估计增强了安全贝叶斯优化
研究人员开发了一种新颖的安全贝叶斯优化方法，专为干预措施不得将结果降低到特定阈值以下决策场景而设计。该方法解决了在遵守安全约束的同时优化目标所面临的挑战，特别是在基线策略的结果是反事实且未被观察到的情况下。通过采用一致性预测来估计这些反事实结果的不确定性区间，该系统可确保约束违反率保持在用户指定的范围内，并适应协变量偏移和正式的安全证明。
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新研究分析用于域自适应的Nyström子采样
本文深入探讨了在协变量偏移下，当目标函数不在再生核希尔伯特空间内（即误设情况）时，Nyström子采样应用于无监督域自适应的收敛性质。研究提出了一种结合Tikhonov正则化和Nyström投影的方法，以建立高概率超额风险界。此外，该研究还处理了Radon-Nikodym导数未知且必须被近似的情况，详细说明了实现Oracle情况收敛速率所需的样本量。