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generalization error analysis
搜索结果 - 4
期望校准误差的信息论泛化分析
本文首次全面分析了两种常见的分箱策略中的估计偏差，建立了偏差的上界以实现改进的收敛速率，并给出了最小化估计偏差的最佳箱数。此外，使用信息理论方法扩展了我们的偏差分析到广义化误差分析，得出了上界，使得我们能够数值评估未知数据的 ECE 多小。
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a month ago
分散式 SGD 算法的稳定性和泛化分析改进
本文提出 Decentralized Stochastic Gradient Descent 算法的泛化误差分析，并据此证明在凸设置下，不论选择哪种通信图，D-SGD 算法的泛化界限与经典 SGD 算法相同，即前人论述的通信图对泛化的不利影
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a year ago
FedHB：分层贝叶斯联邦学习
提出了一个新的基于层次贝叶斯方法的联邦学习的优化算法，该算法可以不泄露任何的私有数据，并且具有通用的收敛性和泛化性能。
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a year ago
边缘传递学习实现域泛化
提出了领域泛化问题的形式框架，主要是在标记的训练集数据来自于几个相关的预测问题的情况下，通过扩充原特征空间来增加特征向量的边际分布，以期在未知的未标记数据集上获得精确的预测。针对核方法，提供了更多的定量结果和通用一致的算法，并在一个合成和三
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7 years ago
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