多个协变量偏移和不平衡的图像数据集汇集

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通过范畴论的视角，本研究提出了一种简单而有效的解决方案，用于处理小样本量、数据集合并、协变量不平衡以及参数过多模型等问题，并通过实验验证了该方法的有效性。

测试数据中的协变量偏移会降低模型的准确性和公平性。研究提出了一种基于加权熵的预测准确性目标和表示匹配损失的组合目标函数，优于其他基线方法。还提出了不对称协变量偏移的新颖设置，并展示了方法的优势。理论上证明了训练集上的加权熵项和预测损失可以近似于测试损失。