English(EN) Convergence Analysis of Nyström Subsampling in Covariate Shift Adaptation for Misspecified case

新研究分析用于域自适应的Nyström子采样

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-06-20 23:11

本文深入探讨了在协变量偏移下，当目标函数不在再生核希尔伯特空间内（即误设情况）时，Nyström子采样应用于无监督域自适应的收敛性质。研究提出了一种结合Tikhonov正则化和Nyström投影的方法，以建立高概率超额风险界。此外，该研究还处理了Radon-Nikodym导数未知且必须被近似的情况，详细说明了实现Oracle情况收敛速率所需的样本量。 AI

影响该研究有助于加深对域自适应技术的理论理解，可能提高模型在不同数据分布下的鲁棒性。

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arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Vasyl Semenov · 2026-06-20 23:11

协变量偏移适应中Nyström子采样在误设情况下的收敛性分析

This paper investigates convergence properties of regularized Nyström subsampling applied to the unsupervised domain adaptation problem under covariate shift. We focus on the low-smoothness (misspecified) case where the target function lies outside the reproducing kernel Hilbert …

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