ワッセルシュタインフィルタリング
arXiv cs.LG ・ 2026-08-13
原題: Wasserstein Filtering: A Sample Selection Method for Robust Distribution Learning
AI による要約
ワッセルシュタインフィルタリングは、汚染されたデータセットからクリーンなデータを抽出するためのフレームワークである。ワッセルシュタインフィルタリングは、ワッセルシュタイン距離を用いてデータをフィルタリングする。実験結果は、ワッセルシュタインフィルタリングが有効なフィルタリングを提供できることを示している。
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