不变特征子空间恢复：可证明的领域普适算法新类
我们提出了一种新的算法类别，即不变特征子空间恢复（ISR），用于实现分类和回归问题的可证明领域泛化。在二元分类方案中，我们的第一种算法 ISR-Mean 可以通过类条件分布的一阶矩来识别不变特征所张成的子空间，并在 $d_s+1$ 个训练环境下实现可证明的领域泛化。
该文介绍了不变特征子空间恢复（ISR）算法，可实现分类和回归问题的可证明领域泛化。ISR-Mean算法通过类条件分布的一阶矩来识别不变特征子空间，并在多个训练环境下实现可证明的领域泛化。
