ドリフト対応ダイナミック ニューラル ネットワークの恩恵により、時間ドメイン一般化の新しいフレームワークは、ドメイン一般化および適応手法をはるかに超えています。
ドメイン一般化 (DG) タスクでは、ドメインの分布が環境に応じて継続的に変化する場合、その変化とそのモデルへの影響をどのように正確に把握するかが非常に重要ですが、非常に困難な問題でもあります。この目的を達成するために、エモリー大学のZhao Liang教授のチームは、再帰的ネットワークを使用して時間次元領域分布のドリフトを学習し、動的ニューラルネットワークとグラフ生成技術を組み合わせた、ベイズ理論に基づく時間領域一般化フレームワークDRAINを提案しました。モデルの能力を解明し、将来未知の分野におけるモデルの一般化と予測を実現します。この研究は、ICLR 2023 Oral (受理された論文の上位 5%) に選ばれました。
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