点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 题目：Diversify: A General Framework for Time Series Out-of-Distribution Detection and Generalization Diversify：一种时间序列分布外检测和泛化的通用框架 作者：W. Lu; J. Wang; X. Sun; Y. Chen; X. Ji; Q. Yang; X. Xie 摘要 时间序列仍然是机器学习研究中最具挑战性的模态之一。时间序列的分布外（OOD）检测和泛化常常由于其非平稳性质而面临困难，即分布随时间变化。时间序列内的动态分布对现有算法提出了重大挑战，特别是在识别不变分布时，因为大多数算法侧重于先验信息提供的领域信息的情景。本文旨在通过探索完整数据集内的子域进行广义表示学习来解决时间序列中的非平稳性问题。我们提出了DIVERSIFY，一个用于时间序列动态分布的OOD检测和泛化的通用框架。DIVERSIFY通过一个迭代过程运行
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