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研究者提出核方法外部有效性框架

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AI 综述

Federico Matteucci 与 Gerhard Neumann 提出一种基于核方法的研究外部有效性框架,将研究结果与研究问题形式化,把外部有效性定义为两次独立、同规模的重复实验产生结果的 MMD(最大均值差异)低于给定容差的概率。 该框架建立了研究规模与 MMD 分位数之间的渐近幂律关系,据此可用小规模预实验估算达到外部有效所需的研究规模,并已应用于带并列的排名场景。相关代码以 genexpy Python 模块发布。

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报道时间线

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10月12日
  1. arXiv stat.ML
    基于核方法的研究外部有效性框架

    研究者提出一种基于核方法的外部有效性框架,将研究结果与研究问题形式化,把外部有效性定义为两次独立同规模重复实验产生结果的 MMD 低于给定容差的概率。该框架建立了研究规模与 MMD 分位数之间的渐近幂律关系,可用小规模预实验估算达到外部有效所需的研究规模,并已应用于带并列的排名场景,代码以 genexpy Python 模块发布。

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