log-loss | BriefGPT - AI 论文速递

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在规格不匹配设定下的通用批次学习
在该论文中，我们考虑了在误差设置下的通用批次学习问题，其中假设类是一个模型集合，但数据是由未知分布生成的，可能不属于该集合，而是来自一个更大的模型集合。我们利用极小极大定理和信息论工具，推导出最优的通用学习器，即数据生成分布集合上的混合分布
PDF2 months ago
切换损失减少批处理强化学习成本
我们提出使用对数损失函数训练拟合 Q - 迭代（FQI-LOG）进行批量强化学习。我们证明了使用 FQI-LOG 学习接近最优策略所需要的样本数量与最优策略的累积成本成比例，而在问题中，如果行为最优则可以达到目标且不会产生成本，所以最优策略
PDF4 months ago
ICML从对数损失分数中推断标签
本文探讨了如何从单个（或多个）log-loss 得分中推断数据集的标签，我们通过引入数论和组合数学的思想提出了对抗性侦查方法进行实验模拟，可成功推断数据集的标签。
PDF3 years ago
从信息瓶颈到隐私漏斗
该论文讨论了用户在希望获得某些实用性的同时，披露与其私人数据相关的信息所面临的隐私 - 效用权衡以及了解了一种概率隐私映射的数据变换技术，进而提出了一种优化方案以平衡隐私泄露和效用损失。通过实验在美国人口普查数据集上检验了该方案的性能。
PDF10 years ago