Generalization under distribution shift remains a core challenge in modern machine learning, yet existing learning bound theory is limited to narrow, idealized settings and is non-estimable from samples. In this paper, we bridge the gap between theory and practical applications. We first show that existing definition of concept shift breaks when the source and target supports mismatch. Leveraging

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [General Quantification of Covariate and Concept Shifts](https://arxiv.org/abs/2609.11918v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Hongbo Chen, Li Charlie Xia

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⏱️ 2026-09-11 14:01