English(EN) Two Dimensions Govern Agnostic Multiclass Transductive Learning

新研究确定了控制多类别转导学习的两个关键维度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-27 04:00

一篇新发表在arXiv上的研究论文详细介绍了一个用于非特定多类别转导学习的理论框架。该研究确定了两个关键维度，即DS维度和Natarajan维度，它们控制着此类学习任务的最优超额误差率。研究结果表明，这两个维度既是必要条件也是充分条件，即使在传统均匀收敛方法可能失效的无界标签空间中也成立。该研究提出了一种利用随机保留原则的新型上界，结合了压缩技术和标签空间缩减。 AI

影响为特定类别的机器学习问题建立了理论界限，可能影响未来的算法开发。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Pahan Dewasurendra · 2026-08-27 04:00

二维控制非特定多类转导学习

arXiv:2608.25326v1 Announce Type: new Abstract: In transductive classification, an adversary fixes a labeled population, one label is hidden uniformly, and the learner sees all remaining labels. For binary classes, agnostic transductive and PAC learning have the same minimax rate…

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二维控制非特定多类转导学习

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