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May, 2022
重新审视集成学习中的Fano不等式
Rethinking Fano's Inequality in Ensemble Learning
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Terufumi Morishita, Gaku Morio, Shota Horiguchi, Hiroaki Ozaki, Nobuo Nukaga
TL;DR
本研究提出了一种基于Fano不等式的合奏学习理论，用一套扎实的度量体系来评估一个给定的合奏系统，并通过实验验证和证明了这种理论的有效性，该理论将推动合奏学习的理论认识，并为系统设计提供洞见。
Abstract
We propose a fundamental theory on
ensemble learning
that evaluates a given ensemble system by a well-grounded set of metrics. Previous studies used a variant of
fano's inequality
of information theory and derive
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