アンカー正則化は、一般化を改善する他の方法と比較してどのように異なりますか？
アンカー正則化は、分布シフトに対する堅牢性を向上させるための手法であり、特定の変数への介入が原因で生じる分布シフトに対して頑健性を確保します。他の一般化手法と比較して、アンカー正則化は事前知識が利用可能な場合に特に有益です。通常のモデルでは過度な保守性が問題となることもありますが、アンカー正則化は予測パフォーマンスと分布シフトへの不変性という間でバランスを取ることができます。