RISK（Recovering Intended-Feature Subspace with Knowledge-Free）
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资源简介：
开发了具有无知识 (风险) 的预期特征子空间的恢复。假设由各种偏差引起的快捷特征是无意预测的，风险将其视为冗余特征。当深入研究较低的流形以消除冗余时，RISK揭示了具有预期特征的极低维度子空间可以稳健地表示高度偏向的数据集。实证结果表明，我们的模型可以始终如一地改善模型对分布外集的泛化，并实现了新的最先进的性能1
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2022-10-17
