Research talk: Causal learning: Discovering causal relations for out-of-distribution generalization
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Research talk: Causal learning: Discovering causal relations for out-of-distribution generalization
Machine learning models should be explainable and robust on out-of-distribution samples, especially on safety-critical tasks such as healthcare, and security. However, current models heavily rely on i.i.d assumption, and are therefore sensitive to OOD data. In this talk, Wei Chen, from the Computing and Learning Theory group at Microsoft ...
2021年11月16日
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