out-of-sample performance | BriefGPT

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未知分布的长期投资中的均值方差组合选择：在线估计，不确定性下的风险厌恶与算法的普适性
通过在线学习框架将原模型重新设计为一种动态策略，以在统计假设下不受限制地接近真实总结的组合的经验效用、夏普比率和增长率。
PDF17 days ago
从经验杠杆得分中采样随机特征：实现和理论保证
本文通过实证杠杆得分的方式，研究在随机特征的领域中，在核逼近和数据分布之间的权衡，提出一种算法可以有效地减少所需的特征数量，且不需要使用输出信息。实验结果表明，与普通的蒙特卡罗采样相比，该算法始终表现出优势，并且在进行了轻微的修改后，该算法
PDF5 years ago
ICLR通过投影表面统计量来学习鲁棒性表示
通过应用灰度共生矩阵来提取深度神经网络中的表面统计信息，以改善其在未知领域中的分类精度表现，并通过逆梯度方法和依靠灰度共生矩阵的正交子空间来进一步提升性能。
PDF5 years ago
数据并行对神经网络训练的影响测量
本文研究了增加批次大小对神经网络训练时间以及模型性能的影响，并发现不同的工作负载之间存在巨大的差异，并且不发现增加批次大小会降低模型的性能表现。
PDF6 years ago
NIPS运用多核函数的显式特征图进行贪心逼近的学习界限
本篇研究针对非线性内核的风险最小化问题，采用有限维特征映射方法来解决映射空间维数与逼近精度之间的折中关系，并提出了一种基于相关性度量的贪心特征选择方法，其结果可以通过一个样本外误差界来描述，从而更好地平衡了逼近误差和谱误差之间的关系，并且当
PDF6 years ago