arXiv cs.LG· Aadithya Srikanth, Vaneet Aggarwal·· 12 天前AI 评分29
分布漂移下的极小化极大最优预测流匹配
Minimax-Optimal Predictive Flow Matching under Distribution Drift
AI 导读
研究提出 DyProd-FM 算法，解决分布漂移环境下生成速度场须在当前数据到达前部署的预测流匹配问题。该算法在二进历史前缀上重新拟合流匹配并通过 sleeping Prod master 进行选择，无需预知漂移预算即可达到匹配下界的动态遗憾。理论证明其在相对速度风险变化与目标分布变化下均实现了极小化极大最优速率，且适用于非凸神经网络类别。
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