研究人员为高斯线性回归中的提前停止开发了新的理论界限，这是一种用于最小化样本内均方误差的技术。研究表明，在与势函数和闵可夫斯基泛函相关的特定条件下，这些界限可以匹配最小二乘估计器的最尖锐已知风险界限。这项工作提供了与现有方法的系统比较，并建立了新的紧密风险界限，特别是在$\\ell_1$-约束回归的背景下。 AI
影响 为线性回归设置中的模型训练优化提供了理论基础。
排序理由 详细介绍统计机器学习理论进展的学术论文。
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arXiv:2503.03426v2 Announce Type: replace-cross Abstract: We study early-stopped mirror descent (ESMD) for high-dimensional Gaussian linear regression over arbitrary convex bodies and design matrices, where the task is to minimize the in-sample mean squared error. Our main result…