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基于梯度分位数截断的鲁棒随机优化
引入了一种剪裁策略，使用梯度范数的分位数作为剪裁阈值，为平滑目标（凸或非凸）提供鲁棒且高效的优化算法，容忍重尾样本和数据中的异常值，数学分析说明了其收敛性质以及对初始估计误差的高概率界限，并通过实验证实了其高效性和鲁棒性。
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9 months ago
GPSINDy: 数据驱动的运动方程发现
从噪声数据中发现非线性动力系统模型是一个重要问题，本研究结合了高斯过程回归和 SINDy 方法，提出了一种简单且具有噪声数据下显示改进鲁棒性的方法，通过仿真和硬件数据验证，表明该方法在发现系统动态和预测未来轨迹方面性能优于 SINDy。
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10 months ago
选择损失最小的样本使 SGD 更加稳健
本文介绍针对使用随机梯度下降优化的机器学习模型在训练中可能出现的离群值导致参数偏差问题提出的一种新算法，该算法通过选择一组 k 个样本中当前损失最小的进行更新的方式可以提高模型的健壮性和准确性，可能对于各类由凸损失函数构成的机器学习问题都适
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4 years ago
训练稳健的 PDF 恶意软件分类器
本文介绍了一种对 PDF 恶意软件进行训练的方法，通过使用新的距离度量和可验证的稳健性属性来训练分类器，并论证了其有效性和可靠性。
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5 years ago
合成的差异于差异
本文提出了一种基于面板数据的因果效应新估计方法，这种方法建立在广泛使用的差异和综合控制方法背后的思想基础上。相对于这些方法，我们发现，无论是从理论上还是从经验上看，“合成差异法” 估计量都具有理想的鲁棒性能，并且在常见的实践中常常表现出色。
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6 years ago
核回归在凸风险最小化中的一致性和稳健性
研究了一个广泛类别的现代基于核的回归方法的统计特性，包括与损失函数和响应变量的尾部关系、一致的 $L$-risk 以及这些方法的鲁棒性质，包括损失函数、核和封闭函数的组合，反应有限样本版本的敏感度曲线和 KBR 与经典 $M$ 估计器的关系
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17 years ago
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