wasserstein-barycenters

本文提出了 BaryFM，一种流匹配模型，能够学习逼近整个 Wasserstein 单纯形——即权重向量单纯形上所有 Wasserstein 重心构成的完整族——而非仅针对固定权重的重心。BaryFM 在 10 个域适应基准上，在 15 种方法中取得了最佳平均排名，并在泛化、贝叶斯后验聚合以及算法公平性等任务上得到了验证。

本文提出了一种使用Wasserstein重心重建语言模型嵌入场的方法，用于预测空间因子模型中的同伴错配惩罚，其性能优于常规加权方案。