分布偏移下的可信机器学习

Research Paper#Machine Learning, AI, Distribution Shift, Trustworthy AI🔬 Research|分析: 2026年1月3日 16:04•
发布: 2025年12月29日 15:02
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分析

本文探讨了机器学习中的一个关键挑战：分布偏移对AI系统的可靠性和可信度的影响。 它侧重于不同类型的分布偏移（扰动、域、模态）下的鲁棒性、可解释性和适应性。 该研究旨在提高AI的普遍实用性和责任感，这对其社会影响至关重要。
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"The paper focuses on Trustworthy Machine Learning under Distribution Shifts, aiming to expand AI's robustness, versatility, as well as its responsibility and reliability."
A
ArXiv2025年12月29日 15:02
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