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Dagan et al.
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新研究推进机器学习中的概率校准
arXiv上的两篇新研究论文探讨了机器学习模型概率预测校准的进展。第一篇由Nicolò Felicioni撰写，介绍了一种通过向分类器输��添加噪声来估计二阶校准误差的方法，实现了O(log^{3/2}n/sqrt{n})的minimax率，并提供了一种事后重新校准程序。第二篇论文提出了一种新的递归标记策略，为顺序校准建立了显式的渐近界限O(T^{0.662942288})，改进了长期存在的O(T^{2/3})界限。
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新研究确立了在线多校准的最优下界
arXiv上发表的两篇新论文探讨了机器学习中多校准的理论基础。第一篇论文确立了在线多校准的紧确下界，证明了与边际校准在信息论上的分离。第二篇论文研究了批量设置中多校准的样本复杂度，证明了要达到一定的误差容忍度，需要 $\widetilde{\Theta}(\varepsilon^{-3})$ 个样本，且该数量是充分必要的。