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稳定学习是研究如何让模型能够泛化到未知开放环境的机器学习任务。现在的机器学习算法已经被广泛应用到各种高风险场景之中，包括医疗、工业制造、金融和司法等。在这些场景中，基于独立同分布假设的机器学习模型往往会暴露出稳定性、可解释性和公平性等社会风险[1]。因此稳定学习旨在学习一个预测模型，该模型可以在任何可能的真实环境上取得一致的良好性能[1]，进而规避潜在的技术风险。

精品内容

清华崔鹏等Nature子刊最新论文：稳定学习建立因果推理和机器学习的共识基础
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【清华大学崔鹏老师】因果启发的学习和推理
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KDD20 | 基于差分变量去相关的稳定学习
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最新《生成式对抗网络GAN进展》综述论文，41页pdf阐述GAN在计算机视觉应用进展
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127+阅读 · 2020年12月26日
【KDD2020-Tutorial】因果推理与稳定学习，Causal Inference and Stable Learning
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85+阅读 · 2020年8月28日
参考链接
https://mp.weixin.qq.com/s/ThmSSB3uGYNE0_6b29py-A
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