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

东京大学等高校的研究人员开发了名为Koodos的新框架，解决了数据分布持续变化的动态环境中的连续模型泛化问题。Koodos通过在随机时间点观测的数据分布，生成任意时刻适用的神经网络。该框架将模型的复杂非线性动态转化为可学习的连续动态系统，并利用先验知识确保泛化过程的稳定性和可控性。实验结果显示，Koodos在多个数据集上显著超越现有方法，为时域泛化开辟了新的研究方向。
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