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data-dependent
搜索结果 - 5
基于随机集的 PAC-Bayesian 理论对数据依赖假设集的统一泛化界限
我们从 PAC-Bayesian 的角度提出了数据相关的均匀泛化界，通过将训练算法输出的数据相关假设集应用于随机集的严格方法，我们证明了数据相关的界，适用于多种情境，并将此方法应用于基于分形维度的泛化界和连续 Langevin 动力学以及随
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2 months ago
ICML
鲁棒性意味着数据相关的泛化界限推广
通过数据相关的广义界限，证明了健壮性意味着泛化。我们提出了几个例子，包括 Lasso 和深度学习，证明了我们的界限是明显优于以前的界限的。技术创新包括针对多项式随机变量的改进的浓缩界限。
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2 years ago
潜在嵌入优化的元学习
本文提出了一种称为 Latent Embedding Optimization (LEO) 的方法，通过学习基于数据的潜在生成表示和在低维潜在空间中进行梯度元学习，以解决基于梯度的元学习在高维参数空间中的实际困难。实验结果表明，LEO 在
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6 years ago
分布式随机优化中的数据相关性
研究分布式一致性的随机梯度下降算法，证明收敛速度与网络拓扑的权值矩阵的标准谱间隙和数据的样本协方差矩阵的谱范数有关，证明分布式 SGD 算法在谱范数较小的数据集合上表现更好， 并限制通信量以实现数据相关的收敛速度，通过在更多节点上分散固定数
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8 years ago
差分隐私下，针对数据和工作负载的范围查询算法
本论文介绍了一种新的算法，可在 ε 差分隐私下回答一组给定的范围查询，与竞争方法相比通常可以实现更低的误差。 我们的算法通过添加适应于输入数据和给定查询集的噪声来满足差分隐私，采用适合输入数据的方法对域进行划分并为每个桶估计计数以适应给定的
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10 years ago
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