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实体 Latent-Space Importance Weighting under Covariate Shift

Latent-Space Importance Weighting under Covariate Shift

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  1. TOOL · CL_299693 ·

    新的迁移学习算法在潜在空间中建模以应对协变量偏移

    研究人员引入了一种新颖的迁移学习算法,该算法通过结合样本重加权和表示学习来解决协变量偏移问题。该方法独特地在低维潜在空间中建模,而不是在高维环境空间中建模。该算法估计学习到的潜在特征的密度比,用于加权预测,并提供关于超额风险率的理论保证。在模拟数据和真实世界数据上的实验结果表明,将学习到的表示与潜在加权相结合可以带来性能提升。