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=== NIS系列 ===
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[[张江]]等<ref name=":1">Zhang J, Liu K. Neural information squeezer for causal emergence[J]. Entropy, 2022, 25(1): 26.</ref>学者尝试基于神经网络和数据驱动提出了一种方法，能从时间序列数据中识别系统中的因果涌现，并且自动提取有效的粗粒化策略和宏观动力学，即[[NIS|神经信息压缩器]]（Neural Information Squeezer，简称[[NIS]]）。
[[张江]]等<ref name=":1">Zhang J, Liu K. Neural information squeezer for causal emergence[J]. Entropy, 2022, 25(1): 26.</ref>学者尝试基于神经网络和数据驱动提出了一种方法，能从时间序列数据中识别系统中的因果涌现，并且自动提取有效的粗粒化策略和宏观动力学，即[[NIS|神经信息压缩器]]（Neural Information Squeezer，简称[[NIS]]）。
分布外泛化（Out-of-Distribution Generalization，简称OOD Generalization）是指模型在面对与训练数据分布不同的新数据时，仍然能够保持较好的性能，涉及到模型对未知或未见情况的适应能力，以及是否能削弱样本选择偏差的情况。此问题通常表现为模型在训练集上运行良好，但在面对分布外的各种数据时，模型性能有所下降。造成这个问题的原因可能是过度拟合训练数据，导致模型泛化能力差；也可能是由于训练数据无法覆盖所有可能的输入情况，特别是对于罕见或极端的情况。
分布外泛化（Out-of-Distribution Generalization，简称OOD Generalization）是指模型在面对与训练数据分布不同的新数据时，仍然能够保持较好的性能，涉及到模型对未知或未见情况的适应能力，以及是否能削弱样本选择偏差的情况。此问题通常表现为模型在训练集上运行良好，但在面对分布外的各种数据时，模型性能有所下降。造成这个问题的原因可能是过度拟合训练数据，导致模型泛化能力差；也可能是由于训练数据无法覆盖所有可能的输入情况，特别是对于罕见或极端的情况。
为了增强分布外泛化能力，学者可以生成多样化的数据，模拟不同的测试环境，还可以通过域适应技术（Domain Adaptation），使模型可以适应不同的测试数据分布，还有不变性学习、元学习等方法。
为了增强分布外泛化能力，学者可以生成多样化的数据，模拟不同的测试环境，还可以通过域适应技术（Domain Adaptation），使模型可以适应不同的测试数据分布，还有不变性学习（Invariant Learning）、元学习（Meta Learning）等方法。
= 神经信息压缩机（NIS）介绍 =
= 神经信息压缩机（NIS）介绍 =