constrained learning | BriefGPT

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无穷维模型中约束函数参数的统计学习及其在公平机器学习中的应用
通过统计函数镜头研究约束统计机器学习的一般问题，特别是在算法公正和机器学习领域变得越来越重要，我们考虑在特定实值函数参数等于零或受限的约束下学习一个感兴趣的函数值参数。结果表明，可获得约束参数的封闭解，从而揭示了公正预测模型的驱动机制。同时
PDF3 months ago
原始对偶连续学习：通过拉格朗日乘子实现稳定性和可塑性
持续学习是一种受限制的学习问题，该研究通过利用记忆方法、拉格朗日对偶性和次优性界限来直接解决这个问题，并在不同的持续学习基准测试中实验证实了理论结果。
PDF9 months ago
基于 GBM 的 Bregman Proximal 约束学习算法
现代机器学习面临了新的约束学习范式，其中包括最重要的应用领域如 Neyman-Pearson 分类和公平性分类，本文针对这些约束学习任务在 Bregman 近端算法框架下适配了梯度提升机算法，并提出了具有全局最优性保证的 Bregman 原
PDFa year ago
弹性受限学习
本文提出了一种弹性约束学习方法，通过权衡性能增益和放宽约束的成本来自适应调整要求，解决了在机器学习任务中面对多个要求的问题，例如公平性、鲁棒性、安全性等；同时，作者在图像分类与异构联邦学习任务上展示了该方法的优势。
PDFa year ago
带有非凸损失函数的约束学习
本文提出利用经验对偶域学习解决受约束的统计学习问题，并使用一种实用的受约束学习算法，在社会、工业和医学领域中实现对学习的显式约束。我们在公平性和对抗鲁棒性方面的速率受限学习应用中说明了这一理论和算法。
PDF3 years ago
约束下的可能近似正确学习
本文提出一种基于 PAC 学习框架的约束学习方法，该方法通过对经验风险最小化规则进行约束来解决分类问题中的偏差、不公平和不稳定性等问题，研究表明该方法能够实现约束学习的泛化。
PDF4 years ago