The core message of this work is to enable learners to remain imprecise during training, deferring the choice of precise generalisation strategy to the operators at deployment time. This is achieved through an Imprecise Domain Generalisation framework that features an Imprecise Risk Optimisation algorithm, allowing learners to optimise against a continuous spectrum of generalisation objectives without committing to a specific one.
Unser Ansatz des "Imprecise Domain Generalisation" ermöglicht es Lernenden, während des Trainings ungenau zu bleiben und die Wahl der bevorzugten Verallgemeinerungsstrategie den Betreibern zum Zeitpunkt der Bereitstellung zu überlassen. Dies führt zu flexibleren und anpassungsfähigeren Modellen, die besser auf die Bedürfnisse der Betreiber abgestimmt sind.