新研究提出统一量化协变量与概念漂移的方法

针对分布漂移下的泛化难题，该研究指出传统概念漂移定义在源域与目标域支撑集不匹配时会失效。作者利用熵最优传输提出了 $\gamma^{*}$-concept shifts 概念，推导出统一协变量漂移与概念漂移的通用误差界，适用于广泛损失函数与标签空间。研究还开发了具有集中性保证的估计器及 DataShifts 算法，用于量化分布漂移并估算误差界。