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原標題：ICLR 2024 Oral | 應對隨時間變化的分布偏移，西安大略大學等提出學習時序軌跡方法
關鍵字：樣本,數據,軌跡,時間,方法
文章來源：機器之心
內容字數：0字

內容摘要：

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個人主頁：https://hardworkingpearl.github.io/
在現實世界的機器學習應用中，隨時間變化的分布偏移是常見的問題。這種情況被構建為時變域泛化（EDG），目標是通過學習跨領域的潛在演變模式，并利用這些模式，使模型能夠在時間變化系統中對未見目標域進行良好的泛化。然而，由于 EDG 數據集中時間戳的數量有限，現有方法在捕獲演變動態和避免對稀疏時間戳的過擬合方面遇到

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文章來源：機器之心
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