arXiv 给出混合依赖下投票分类器的间隔证书
原文标题：Margin Certificates for Voting Classifiers under Mixing Dependence
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论文研究平稳混合序列下加权投票分类器的泛化间隔界，不把依赖简单替换为有效样本量。作者结合独立块 Rademacher 理论与截断间隔损失，得到显式一致投票间隔证书，并给出黑盒迁移定理与马尔可夫流下的谱集中速率。实验显示依赖不可知证书在真实传感器数据上达到 0.95 覆盖率，而朴素区间仅 0.38。
- 问题
- 平稳混合依赖数据下，加权投票分类器的间隔泛化界缺乏显式依赖惩罚。
- 方法
- 结合独立块 Rademacher 理论与截断间隔损失给出显式投票间隔证书，并给出黑盒迁移定理与马尔可夫流谱集中速率。
- 结果
- 依赖不可知证书在真实传感器数据上覆盖率达 0.95，朴素区间仅 0.38。
- 影响
- 时序传感器场景下可给出更可信的模型置信区间，避免用有效样本量粗暴近似依赖。
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