使用最优传输的可解释分布偏移检测
机器学习
2022-08-08 v1 人工智能
摘要
我们提出了一种基于最优传输来识别并刻画分类数据集中分布偏移的方法。它使用户能够识别每个类别受偏移影响的程度，并检索相应的样本对以揭示其性质。我们在合成与自然偏移示例上展示了其用途。尽管我们呈现的结果是初步的，我们希望这能启发未来关于可解释分布偏移分析方法的工作。
引用
@article{arxiv.2208.02896,
title = {Interpretable Distribution Shift Detection using Optimal Transport},
author = {Neha Hulkund and Nicolo Fusi and Jennifer Wortman Vaughan and David Alvarez-Melis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.02896},
year = {2022}
}
备注
Presented at ICML 2022 DataPerf Workshop