協變量偏移/標籤偏移/概念偏移

協變量偏移 這裏我們假設，雖然輸入的分佈可能隨時間而改變，但是標記函數，即條件分佈P（y∣x）不會改變。雖然這個問題容易理解，但在實踐中也容易忽視。 想想區分貓和狗的一個例子。我們的訓練數據使用的是貓和狗的真實的照片，但是在測試時，我們被要求對貓和狗的卡通圖片進行分類。 cat cat dog dog 測試數據： cat cat dog dog 顯然，這不太可能奏效。訓練集由照片組成，而測試集只包

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