Continuous Temporal Domain Generalization

本文提出了“连续时间域泛化（CTDG）”的概念，以解决在时间变化的数据分布下训练预测模型的挑战。传统的时间域泛化方法通常关注在固定的离散时间间隔收集的域数据，这限制了它们捕捉连续演化和不规则观察的时间域内在动态的能力。为了克服这个问题，本文提出了一个基于Koopman算子的连续时间域泛化（Koodos）框架，该框架将问题形式化为连续动态系统，并利用Koopman理论学习潜在的动态。该框架进一步增强了综合优化策略，配备了由先前动态模式驱动的分析和控制。大量实验证明了我们方法的有效性和效率。该方法解决了连续时间域泛化中的关键挑战，包括：1）表征数据和模型的连续动态，2）学习复杂的高维非线性动态，以及3）优化和控制跨连续时间域的泛化。

本论文旨在解决在时间变化的数据分布下训练预测模型的挑战。传统的时间域泛化方法通常集中在固定离散时间间隔收集的域数据上，这限制了它们捕捉连续演变和不规则观察的时间域内在动态的能力。

为了克服这一挑战，本文提出了连续时间域泛化（CTDG）的概念，其中域数据来自连续时间并在任意时间收集。该方法采用Koopman算子驱动的连续时间域泛化（Koodos）框架，将问题形式化为连续动态系统，并利用Koopman理论学习底层动态。

本文的亮点包括：1）表征数据和模型的连续动态；2）学习复杂的高维非线性动态；3）优化和控制跨连续时间域的泛化。本文的实验结果表明了该方法的有效性和效率。

最近的相关研究包括：1）《Temporal Domain Generalization via Self-Supervised Representation Learning》；2）《Domain Generalization for Object Recognition with Multi-task Autoencoders》；3）《Deep Domain Generalization via Conditional Invariant Adversarial Networks》。