共変量シフトと概念シフトの一般化された定量化

分布シフト下での一般化能力向上は機械学習の重要課題です。本研究では、既存の概念シフト定義の限界を指摘し、エントロピック最適輸送を用いて、より一般化された「γ*-概念シフト」を提案します。これにより、理論と応用のギャップを埋め、実用的な分布シフトへの対応を目指します。