密度再重み付けEOTでデータセット間の幾何学的整合性を向上

arXiv stat.ML ・ 2026-08-17

原題: Density-Reweighted Entropic Optimal Transport: Decoupling Geometry from Sampling Density

AI による要約

データセット間の整合性を取る手法であるEntropic Optimal Transport（EOT）に対し、密度再重み付けフレームワークを提案する。サンプリング密度の影響を調整し、幾何学的類似性に基づく整合性を実現する。正則性条件下で収束性を理論的に示した。

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