什么是Covariate Shift

在普通的深度学习或机器学习任务中，宏观上讲，Covariate Shift是指模型的输入数据和测试数据来自不同的分布；微观上讲，Covariate Shift是指，每次迭代模型都会经过反向传播调整参数，这样就使得每次迭代，神经网络各个层的输出数据分布都是变化的，这就导致神经网络参数要进行相应的调整从而拟合新的数据分布，疲于奔命。这又被称为Internal Covariate Shift。
在迁移学习中，Covariate Shift的情况下，源域和目标域的边缘概率分布是不同的，而条件概率分布是相同的，即Ps(x)!=Pt(x)P_s(x)!=P_t(x)Ps(x)!=Pt(x)，Ps(x∣y)=Pt(x∣y)P_s(x|y)=P_t(x|y)Ps(x∣y)=Pt(x∣y)。

例子

这里有两篇博客帮助理解：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26352087
https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/54317852

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