2025年5月3日〜5月5日にタイのマイカオで開催される国際会議The 28th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS)に論文が採択されました(M. Fujikawa et al., 2025)．本論文では，データ点の局所構造を利用した新しい非類似度指標を導入し，共変量シフト下での分類における過剰誤差を解析しました．提案手法は，従来手法と比較して高速または競争力のある収束率を示し，特にサポートの非包含仮定が成り立つ場合に効果的です．

参考文献

  1. Mitsuhiro Fujikawa, Youhei Akimoto, Jun Sakuma, and Kazuto Fukuchi. Harnessing the Power of Vicinity-Informed Analysis for Classification under Covariate Shift. The 28th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2025.