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English(EN) Lean Formalization of Generalization Error Bound by Rademacher Complexity and Dudley's Entropy Integral

机器学习泛化界限在 Lean 4 中实现形式化

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员在 Lean 4 证明助手中使用 Rademacher 复杂度形式化了泛化误差界限。这项工作建立在 Mathlib 库中的测度论概率论的基础上。该形式化包括一个经过机械验证的流程，从定义到通过已证明的 McDiarmid 不等式实现高概率一致偏差界限，并应用于线性预测器和 Dudley 型熵积分界限。 AI

影响 为理解机器学习模型泛化提供了机械验证的基础，可能提高理论保证的信任度和可靠性。

排序理由 这是对发表在 arXiv 上的机器学习理论概念的形式化。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Sho Sonoda, Kazumi Kasaura, Yuma Mizuno, Kei Tsukamoto, Naoto Onda ·

    Rademacher复杂度和Dudley熵积分对泛化误差界限的精炼形式化

    arXiv:2503.19605v5 Announce Type: replace-cross Abstract: Understanding and certifying the generalization performance of machine learning algorithms -- i.e. obtaining theoretical estimates of the test error from the training error -- is a central theme of statistical learning the…

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