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在现实世界应用中部署机器学习模型时，通常存在错误的假设，即假设给定模型将在固定环境中使用，假设在训练阶段中学到的相同概念在下级时间[1]或训练时间和生产时间样本将来自相同的分布[2]。但是，在实际情况下，这通常远非始终是真实的，两种情况可能会导致某种类型的漂移最终会影响模型性能[3]。此外，由于收集和标记样本的高成本，这种绩效损失通常无法在许多现实世界中得到确认，并且必须使用仅依靠分布更改的其他方法。传统上，如[4]所述，关于不同类型漂移的术语和定义几乎没有共识。要在本文的其余部分中采用一些明确的定义，我们应用了
fenton样降解增强亚甲基蓝色染料，磁性加热frouros
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