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TOOL · CL_268260 · Sep 28 · 04:00

新的DRO方法使用最优传输几何来实现鲁棒学习

研究人员开发了一种新的分布鲁棒优化（DRO）方法，可增强在分布变化下的学习能力。该方法采用一种受惩罚的DRO公式，其中对手因偏离经验分布而受到Wasserstein惩罚。提出的技术，包括多起点粒子上升法和使用输入凸神经网络参数化对手映射，旨在强制执行循环单调性，并与标准的对抗性训练相比提高鲁棒性和泛化能力。