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Partial Transferability in Domain Generalization
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内容提要
本研究提出了一种新估计技术，通过编码结构性约束实现跨人群推断，解决了在未知领域进行预测时的性能保证问题，并提供了基于梯度的优化方案，实验结果验证了其有效性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新估计技术，解决了在未知领域进行预测时的性能保证问题。
- 该技术特别针对数据分布和现有预测器性能的不确定性。
- 通过适应现有的参数化方案，编码结构性约束，实现跨人群推断。
- 提供了一种基于梯度的优化方案，以实现可扩展的推断。
- 实验结果验证了该方法的表达性和一致性。
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