Lernen stabiler Prädiktoren aus schwacher Überwachung unter Verteilungswechsel

arXiv:2604.05002v1 Lernen aus schwacher oder Proxy-Überwachung ist häufig, wenn Ground-Truth-Labels nicht verfügbar sind, doch Robustheit unter Verteilungswechsel bleibt schlecht verstanden, besonders wenn sich der Überwachungsmechanismus selbst ändert