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Domain-Specific Nonparametric Regression for Domain Generalization

用于域泛化的域特定非参数回归

We propose a domain-specific regression approach for domain generalization, taking into account possible heterogeneity among the datasets from different sources. In the proposed model, the domain-specific features are characterized through linear functionals of the marginal source distributions. The predictors are combined with the domain-specific linear functionals as inputs in the model. Using the source data sets, we estimate the domain-index function and the regression…

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Deep Mutual Density Ratio Estimation with Bregman Divergence and Its Applications

基于 Bregman 散度的深度互密度比估计及其应用

This article introduces a unified approach to estimating the mutual density ratio, defined as the ratio between the joint density function and the product of the individual marginal density functions of two random vectors. It serves as a fundamental measure for quantifying the relationship between two random vectors. Our method uses the Bregman divergence to construct the objective function and leverages deep neural networks to approximate the logarithm of the mutual density…

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