AI 事件专题★ 2

Sign Betting 回归实现 L1 最优逼近因子 3

10-16 12:00 首发·1 家媒体·1 篇报道·持续 1 天·学术研究
当事方:OOracle
事件综述

arXiv 论文研究模型误设下的有界回归,用 L1 距离替代标准 L2 评估条件均值估计。作者分析 Baraud 与 Maillard 提出的 sign-betting 回归,证明其在误设下达到高概率 L1 不等式,并在可实现性下自适应平均条件方差。论文进一步证明该方法的通用逼近因子为 3,且任何 proper learner 都无法低于 3,并给出合成与真实模型选择实验。

各方报道 1 篇

arXiv cs.LG·10-16 12:00★ 2
Sign Betting 回归实现 L1 最优逼近因子 3

arXiv 论文研究模型误设下的有界回归,用 L1 距离替代标准 L2 评估条件均值估计。作者分析 Baraud 与 Maillard 提出的 sign-betting 回归,证明其在误设下达到高概率 L1 不等式,并在可实现性下自适应平均条件方差。论文进一步证明该方法的通用逼近因子为 3,且任何 proper learner 都无法低于 3,并给出合成与真实模型选择实验。

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