Learning the Pareto Frontier of Predictive Models under Distribution Shift
分布偏移下预测模型帕累托前沿的学习
机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
AI总结 本研究提出Frontier Learning框架，将预训练模型库视为互补信息源，通过拼接白盒内部表示与黑盒预测输出构建特征，在分布偏移场景中提升预测性能，表现优于或相当于最强的单个复用策略。
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