★ 3
尺寸泛化的无维度缩放定律：指数分离
论文建立尺寸泛化的统计学习理论，证明样本复杂度存在尖锐的指数分离：多项式源衰减仅使尺寸泛化误差以 (log n)^{-Θ(1)} 衰减，而域内学习可达 n^{-Θ(1)}。研究进一步给出指数源条件以恢复多项式样本复杂度，并提供匹配的极小极大下界，形成无维度缩放定律。
arXiv cs.LG18 天前
#样本复杂度
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★ 3
FID 的样本最优估计方法
论文研究生成模型评估指标 FID 的样本复杂度，针对已知一个分布的高斯情形给出紧的偏差与方差界，确立约 d² 的样本复杂度下界。作者将 FID∞ 估计器推广到任意阶外推，并提出基于 U 统计量的相对泰勒去偏算法 RTD，证明其达到最优的 O(d/ε²) 样本复杂度。在 ImageNet 上，RTD…
arXiv cs.LG26 天前
★ 2
arXiv 论文提出 Halve-Then-Greedy 自适应采样算法
arXiv 新论文提出 Halve-Then-Greedy（HTG）算法，用于固定预算下的自适应实验，目标是最大化「推荐设计的平均表现超过目标」的后验证据概率。该方法结合初始均衡分配、逐次减半与后验贪心采样，并给出实例相关的有限预算指数界。作者证明在单优臂族上 HTG 的样本复杂度接近理论下界，模…
arXiv cs.LG17 天前
★ 2
Transformer掩码扩散模型可证明学习潜在结构分布
arXiv 论文为基于 Transformer 的掩码扩散模型（MDM）给出端到端统计保证，证明其样本复杂度由数据潜在结构决定，而非随词表规模指数增长。作者用隐马尔可夫树混合建模潜在依赖，模型无需知道树拓扑或分量参数即可自适应学习。该结果为 MDM 在真实数据上的有效性提供理论支撑。
arXiv cs.LG21 天前
★ 2
马尔可夫过程间条件流匹配传输
论文研究马尔可夫过程轨迹之间的传输问题，提出基于流匹配的算法学习源到目标轨迹分布的传输映射，同时保持马尔可夫结构。作者证明其在总体极限下的一致性，并在混合时间假设下推导有限样本误差界，同时给出下界证明混合时间相关的样本复杂度不可避免。在 THINGS-EEG2 脑电图像检索任务上，该方法将 top…
arXiv cs.LG26 天前
★ 2
平均奖励MDP中策略镜像下降的收敛与样本复杂度
该论文针对遍历性平均奖励马尔可夫决策过程（MDP），给出了策略镜像下降（PMD）的有限时间、有限样本分析。作者构建了一个统一的递推框架，适用于任意评论家（critic），无需外部正则化，并推导出精确、非精确表格及线性函数逼近（LFA）下的线性收敛速率。其LFA样本复杂度将此前最优的混合时间依赖从 …
arXiv cs.LG27 天前
★ 1
递归熵风险强化学习的近优样本复杂度
论文研究有限折扣MDP在递归熵风险偏好下的值与策略学习样本复杂度，假设可访问生成模型。作者对基于模型的风险敏感Q值迭代（MB-RS-QVI）进行精细分析，给出(ε,δ)-PAC保证，改进了有效视界上的指数依赖，与现有下界在|β|/(1-γ)等维度上匹配。该分析消除了此前上下界间的指数差距，仅留下多…
arXiv cs.LG26 天前
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