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基于流匹配的通用 Wasserstein 重心近似
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。
arXiv cs.LG32 天前
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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。
该论文提出利用概率机器学习方法，从气候模型输出中开展区域尺度的气候风险评估。摘要缺失，具体方法与应用细节未在标题中体现。