特色混合下的 Wasserstein 机器学习
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内容提要
本文研究了多个机器学习评估器的解决方案，可以通过分布鲁棒优化问题和Wasserstein距离来表示。同时，引入了一种新的推断方法RWPI，可以用于选择不确定性区域的大小和机器学习评估器的正则化参数。数值实验验证了理论发现的结果。
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