logarithmic loss | BriefGPT

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深度变分隐私漏斗：泛化建模与应用于人脸识别
利用信息论隐私漏斗（PF）模型，开发出一种使用端到端训练框架的隐私保存表示学习方法，通过对抹消和实用性之间的权衡进行量化来实现。我们将其应用于最先进的人脸识别系统，该模型展示了在不同输入（从原始面部图像到派生或改进的嵌入）上的适应性，并且在
PDF5 months ago
使用 VB-FTRL 通过对数损失在线学习量子态
对于在线学习量子态的对数损失函数（LL-OLQS），我们推广了 VB-FTRL 算法，该算法在多项式时间内实现了次最佳实力并具有 O（d^2log（d + T））的遗憾率。同时我们引入了 VB - 凸性的概念，以促进推广。
PDF8 months ago
基于随机对偶平均的快速期望对数损失最小化
本文介绍了一种用于最小化预期对数损失的随机一阶算法，解决了凸优化问题中由于损失函数的缺乏 Lipschitz 连续性和平滑性而导致标准迭代复杂度保证不直接适用的问题，提出的算法取得了比现有方法更好的复杂度和性能。
PDF8 months ago
无 Lipschitzness 和 Smoothness 在线组合优化的数据相关上界
本文介绍了在线组合优化中首个基于数据的小损失和渐变性遗憾界，并提出了相应算法实现，可在投资选择数目较多的情况下，拥有亚线性的遗憾率，并在某些情况下具有对数遗憾率。遗憾界是通过对对数损失的新光滑性特征、对遵循正则化领导者（FTRL）的本地基于
PDFa year ago
高效的一阶上下文臂状多臂老虎机：预测、分配和三角矩阵判别
本文探讨了如何在 low noise 的情况下，通过 logarithmic loss 和 triangular discrimination 达到 contextual bandits 问题中的 first-order guarantee
PDF3 years ago
对数损失下的向量高斯 CEO 问题及应用
研究了基于对数损失扭曲度量的矢量高斯首席执行官（CEO）问题，找到了该模型的速率失真区域的显式特征，并通过利用 de Bruijn 恒等式和 Fisher 信息的特性得到了外边界。此外，证明了高斯测试信道所采用的分时测试可以用于研究该问题的
PDF6 years ago
对数损失下的多端源编码
本文针对两个编码器多终端源编码问题进行研究，在对数损失测量下，提供了对于任意相关源有限字母表的可实现速率失真区域的单字母表达。在此过程中，还给出了 $m$ 个编码器首席执行官的速率失真区域（也在对数损失下）。并提供了多个应用和示例。
PDF13 years ago