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Jun, 2020
非凸 SGD 学习带有对抗标签噪声的半空间
Non-Convex SGD Learns Halfspaces with Adversarial Label Noise
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Ilias Diakonikolas, Vasilis Kontonis, Christos Tzamos, Nikos Zarifis
TL;DR
研究学习同质半空间的非说服学派问题，证明对于一类结构化分布，包括对数凹分布，在误分类误差O（opt）+eps下，非凸SGD有效地收敛到解决方案。相比之下，证明优化任何凸代理本质上会导致ω（opt）的误分类误差，即使在高斯边际分布下。
Abstract
We study the problem of
agnostically learning
homogeneous halfspaces
in the
distribution-specific pac model
. For a broad family of structu
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