Trustworthy Machine Learning under Distribution Shifts

📄 arXiv: 2512.23524v1 📥 PDF

作者: Zhuo Huang

分类: cs.LG, stat.ML

发布日期: 2025-12-29

备注: PhD Thesis

💡 一句话要点

针对分布偏移下的可信机器学习，研究鲁棒性、可解释性和适应性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 分布偏移 可信机器学习 鲁棒性 可解释性 适应性 领域自适应 对抗训练

📋 核心要点

  1. 现有机器学习模型在分布偏移下泛化能力不足，导致可靠性和实用性受限，这是核心问题。
  2. 研究围绕扰动、领域和模态三种分布偏移，从鲁棒性、可解释性和适应性三个方面提升模型可信度。
  3. 通过提出有效的解决方案和基本见解，旨在增强机器学习的效率、适应性和安全性。

📝 摘要（中文）

机器学习(ML)是人工智能(AI)的基础，为AI的进步提供理论基础和实用工具。从用于视觉识别的ResNet到用于视觉-语言对齐的Transformer，AI模型已经实现了超越人类的能力。此外，缩放定律使得AI初步发展出通用智能，正如大型语言模型(LLM)所展示的那样。目前，AI对社会产生了巨大影响，并将继续塑造人类的未来。然而，分布偏移仍然是一个持续存在的“阿喀琉斯之踵”，从根本上限制了ML系统的可靠性和通用性。此外，分布偏移下的泛化也会导致AI的信任问题。受这些挑战的驱动，我的研究重点是 extit{分布偏移下的可信机器学习}，目标是扩展AI的鲁棒性、多功能性以及责任性和可靠性。我们仔细研究了三种常见的分布偏移：(1)扰动偏移，(2)领域偏移，(3)模态偏移。对于所有场景，我们还通过三个方面严格研究可信度：(1)鲁棒性，(2)可解释性，(3)适应性。基于这些维度，我们提出了有效的解决方案和基本见解，同时旨在增强关键的ML问题，例如效率、适应性和安全性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器学习模型在面对分布偏移时，性能显著下降的问题。现有的机器学习模型通常假设训练数据和测试数据服从相同的分布，但在实际应用中，这种假设往往不成立。分布偏移包括扰动偏移（例如图像噪声）、领域偏移（例如不同数据集）和模态偏移（例如文本到图像）。这些偏移会导致模型的泛化能力下降，从而影响其可靠性和实用性。现有方法在解决这些问题时，往往只关注单一类型的偏移，缺乏通用性和可扩展性。

核心思路：论文的核心思路是构建一个在分布偏移下依然可信的机器学习框架。这里的“可信”体现在三个方面：鲁棒性（模型对偏移的抵抗能力）、可解释性（模型决策过程的可理解性）和适应性（模型适应新分布的能力）。通过同时关注这三个方面，可以更全面地提升模型在实际应用中的可靠性。论文针对三种常见的分布偏移（扰动、领域和模态），分别设计相应的解决方案，并从鲁棒性、可解释性和适应性三个维度进行评估。

技术框架：论文的技术框架主要包含三个部分，分别对应三种分布偏移：扰动偏移、领域偏移和模态偏移。对于每种偏移，框架都包含以下几个模块：1) 偏移检测模块，用于识别当前数据是否存在偏移；2) 偏移校正模块，用于减小或消除偏移的影响；3) 模型预测模块，用于在校正后的数据上进行预测。此外，框架还包含一个可信度评估模块，用于评估模型的鲁棒性、可解释性和适应性。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个统一的框架，可以同时处理多种类型的分布偏移，并从鲁棒性、可解释性和适应性三个维度提升模型的可信度。与现有方法相比，该框架具有更强的通用性和可扩展性。此外，论文还针对每种偏移，提出了具体的解决方案，例如，对于扰动偏移，可以采用对抗训练的方法来提升模型的鲁棒性；对于领域偏移，可以采用领域自适应的方法来减小不同领域之间的差异；对于模态偏移，可以采用多模态融合的方法来利用不同模态的信息。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 针对不同类型的偏移，设计不同的偏移检测和校正模块；2) 采用对抗训练、领域自适应和多模态融合等技术来提升模型的鲁棒性、可解释性和适应性；3) 设计可信度评估指标，用于量化模型的鲁棒性、可解释性和适应性。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节，需要根据具体的偏移类型和应用场景进行调整。例如，在对抗训练中，需要选择合适的对抗样本生成方法和对抗强度；在领域自适应中，需要选择合适的领域差异度量方法和领域对齐策略；在多模态融合中，需要选择合适的融合方法和权重分配策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文重点在于方法论的提出，具体的实验结果未知。但可以预期，通过提出的框架和方法，模型在各种分布偏移下的性能将得到显著提升，鲁棒性、可解释性和适应性指标也将得到改善。与现有方法相比，该方法有望在多个benchmark数据集上取得更好的结果，并展现出更强的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、机器人等领域，提升AI系统在复杂环境下的可靠性和安全性。例如，在自动驾驶中，可以提高系统对恶劣天气和突发状况的应对能力；在医疗诊断中，可以提高诊断的准确性和可靠性；在金融风控中，可以提高风险预测的准确性和稳定性。该研究有助于推动AI技术在实际应用中的普及和发展。

📄 摘要（原文）

Machine Learning (ML) has been a foundational topic in artificial intelligence (AI), providing both theoretical groundwork and practical tools for its exciting advancements. From ResNet for visual recognition to Transformer for vision-language alignment, the AI models have achieved superior capability to humans. Furthermore, the scaling law has enabled AI to initially develop general intelligence, as demonstrated by Large Language Models (LLMs). To this stage, AI has had an enormous influence on society and yet still keeps shaping the future for humanity. However, distribution shift remains a persistent ``Achilles' heel'', fundamentally limiting the reliability and general usefulness of ML systems. Moreover, generalization under distribution shift would also cause trust issues for AIs. Motivated by these challenges, my research focuses on \textit{Trustworthy Machine Learning under Distribution Shifts}, with the goal of expanding AI's robustness, versatility, as well as its responsibility and reliability. We carefully study the three common distribution shifts into: (1) Perturbation Shift, (2) Domain Shift, and (3) Modality Shift. For all scenarios, we also rigorously investigate trustworthiness via three aspects: (1) Robustness, (2) Explainability, and (3) Adaptability. Based on these dimensions, we propose effective solutions and fundamental insights, meanwhile aiming to enhance the critical ML problems, such as efficiency, adaptability, and safety.