arXiv发布线性表示修复的极小极大风险研究
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arXiv发布线性表示修复的极小极大风险研究
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报道摘要
研究将数据源间均值偏移的移除建模为统计决策问题，推导出在硬失真预算下学习单一线性映射的精确有限样本极小极大风险为 (d-k)E[1/(d+2J)]，其中 J~Pois(κ/2)，k 为可删除方向数，κ 为校准信噪比。
摘自 arXiv stat.ML
最新进展10月7日 12:00
检测到偏移还不够：线性表示修复的精确极小极大极限报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv stat.ML检测到偏移还不够：线性表示修复的精确极小极大极限
研究将数据源间均值偏移的移除建模为统计决策问题，推导出在硬失真预算下学习单一线性映射的精确有限样本极小极大风险为 (d-k)E[1/(d+2J)]，其中 J~Pois(κ/2)，k 为可删除方向数，κ 为校准信噪比。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。