在分布漂移下学习：将可重复性作为内在统计资源

这篇文章来自ArXiv，可能讨论了一篇研究论文，重点关注机器学习在底层数据分布随时间变化（分布漂移）时所面临的挑战。它提出可重复性是解决这些问题的关键要素，并将其定位为一种宝贵的统计资源。核心论点可能围绕着确保能够重现结果如何有助于理解和适应不断变化的数据模式。

• •侧重于存在分布漂移情况下的机器学习。
• •提出可重复性作为关键的统计资源。
• •可能讨论了在这种情况下提高可重复性的方法。