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empirical risk minimizers
搜索结果 - 4
关于可计算连续特征学习的研究
定义可计算的计算度量空间上二元分类的可计算 PAC 学习，提供解决 ERM 学习器可计算性的充分条件，限制 ERM 学习器的 Weihrauch 度，展示一种假设类，尽管底层类具有 PAC 可学性，但它不允许具有可计算采样函数的任何适当的可
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3 years ago
当恶意异常值污染标签时，ERM 和 RERM 是回归问题的最优估计器
本文研究了具有凸且 L-Lipschitz 损失函数的回归问题的经验风险最小化器（ERM）和正则化经验风险最小化器（RERM）。结果可用于许多非正则化和正则化过程，在噪声较弱的情况下为赫伯的 M - 估计量（没有惩罚项或由 L1 范数进行正
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5 years ago
ICML
数据增强是否导致正边界？
本文通过量化数据增广在经验风险最小化中所起的作用，分析了其对模型的鲁棒性的提升能力，并在对某些模型进行实验后，对数据增广的有效性作出了一定程度的解释。
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5 years ago
排名中位数回归：通过局部共识学习排序
本文提出了排序中位数回归问题的概率理论，将其与广泛研究的 Kemeny 聚合问题紧密连接，建立了适用于排序中位数回归的 k 近邻算法和基于树的算法，并研究了在特定平滑性假设下的分段常数排序中位数回归规则的准确性。
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7 years ago
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