今日の機械学習論文（2020年10月29日）
本日（2020年10月29日）arxivにアップされた統計学-機械学習分野の論文で、個人的に気になったものをまとめます。
分布シフトに対するモデルのロバスト性の評価フレームワーク
機械学習モデルの実運用において、分布シフト（共変量シフト）のように入力の母集団の変化時の挙動の安全性を評価することは重要である。しかし、通常この評価を行うためには複数の独立したデータセットが必要であり、非常にコストがかかることが多い。本研究では、単一のデータセットを用いて、モデルの分布シフトに対するロバスト性の評価を行うためのフレームワークを提案している。