模型鲁棒性提升

PAIR项目专注于解决分布外泛化中的优化困境，通过Pareto不变风险最小化方法，提升模型在面对不同数据分布时的鲁棒性。该项目旨在为机器学习模型提供一种更有效的优化策略，以应对现实世界中数据分布多样化的挑战。

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