English(EN) Generalization Bounds via Vector-Valued $L_p$ Correlation $V_\alpha$

新的 $L_p$ 相关性度量为随机学习提供了改进的泛化界限

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-22 04:00

研究人员引入了一类新的依赖性度量，称为向量值 $L_p$ 范数相关性 ($V_α$)，以更好地理解随机学习算法的泛化能力。该框架在总变差和方差相关界限之间进行插值，在不同的高维场景中提供了灵活性。该研究还提出了一个自适应密度稳定性条件，并探索了用于改进可扩展性的条件公式，模拟证明了其在贝叶斯线性回归和使用 ResNet-50 模型的图像分类等任务上的有效性。 AI

影响引入了一个新的理论框架，用于理解和界定随机学习算法的泛化能力，有可能带来更鲁棒的模型。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Mohammad Hossein Momeni Hamaneh, Mohammad Mahdi Mojahedian, Mohammad Hossein Yassaee · 2026-10-22 04:00

通过向量值 $L_p$ 相关性 $V_\alpha$ 实现泛化界限

arXiv:2610.29425v1 Announce Type: new Abstract: Understanding generalization of randomized learning algorithms remains a central challenge. Mutual-information and total-variation bounds provide complementary ways to quantify data--hypothesis dependence, but they can behave quite …

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