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深度实时假设测试
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种通用的框架，用于构建针对大类非参数测试问题的强大的连续假设检验。该框架可以统一处理多个经典任务，如双样本测试、独立性测试和条件独立性测试，以及现代问题，如对机器学习模型的对抗鲁棒性测试。
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关键要点
- 提出了一种通用框架，用于构建强大的连续假设检验，针对大类非参数测试问题。
- 该框架统一处理经典任务，如双样本测试、独立性测试和条件独立性测试。
- 框架还适用于现代问题，如机器学习模型的对抗鲁棒性测试。
- 方法的优势包括持续监控在线数据流，有效聚合证据，严格控制类型 I 错误，调整样本大小要求。
- 开发了一种基于原则的方法，利用机器学习模型的表示能力，设计连续测试的博弈论方法。
- 实证结果表明，使用该框架的测试在多个任务上与专门的基准测试相竞争。
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