基于流匹配的通用 Wasserstein 重心近似
原文标题：Towards Universal Wasserstein Barycenters through Flow Matching
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论文提出 BaryFM，用流匹配模型将边缘测度输运到 Wasserstein 单纯形上的任意重心，实现「通用重心近似」。训练后可通过常微分方程从任意重心采样。在域适应、泛化、贝叶斯后验聚合与算法公平性四类任务上验证，在 10 个域适应基准的 15 种方法中平均排名最优。
- 问题
- 多数方法只算固定权重的Wasserstein重心，整个单纯形上的重心族难以近似。
- 方法
- 用流匹配模型把边缘测度输运到Wasserstein单纯形上任意重心，训练后经ODE采样。
- 结果
- 在10个域适应基准的15种方法中平均排名最优。
- 影响
- 域适应、后验聚合、公平性等任务可用一个训练好的模型覆盖任意权重，省去逐权重求解。
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