压缩学习风险上界去掉对数因子
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压缩学习风险上界去掉对数因子
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AI 综述
Simone Garatti 与 Marco C. Campi 发表论文，证明基于偏好压缩的学习规则的风险上界中，此前比 k/N 多出的 O(√(ln N/N)) 对数因子并非本质。 论文称，对任意固定置信水平 1-δ，风险以至少 1-δ 的概率被 k/N + O(1/√N) 一致界定，达到与固定事件经验估计相同的大数定律速率。
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最新进展10月12日 12:00
基于压缩的学习：风险估计达到大数定律速率报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv stat.ML基于压缩的学习：风险估计达到大数定律速率
针对基于偏好压缩的学习规则，此前风险上界比 k/N 多出 O(√(ln N/N)) 的对数因子。该论文证明这一对数因子并非本质：对任意固定置信水平 1-δ，风险以至少 1-δ 的概率被 k/N + O(1/√N) 一致界定，达到与固定事件经验估计相同的大数定律速率。
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