让模型预见数据分布变化，东京大学等提出时态域泛化全新框架

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蔡泽坤 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 在数据分布持续变化的动态环境中，如何进行连续模型泛化？ 东京大学等高校的研究人员提出了名为 Koodos 的新框架， 可以 基于在一些随机时间点观测的数据分布，在任意时刻生成当下适用的神经网络。  尽管数据随时间持续发生变化，但是泛化的模型 能在连续时间中与数据分布始终保持协调一致 。 Koodos将模型的复杂非线性动态 转化为可学习的连续动态系统 ，同时 利用先验知识以确保泛化过程的稳定性和可控性 。 实验表明，Koodos显著超越现有方法，为时域泛化开辟了全新的研究方向。 模型泛化面临三大难题 在实际应用中，数据集的数据分布往往随着时间而不断变化，预测模型需要持续更新以保持准确性。 时域泛化旨在预测未来数据分布，从而提前更新模型，使模型与数据同步变化。 领域泛化 （Domain Gener ………………………………