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Golowich
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新理论收紧了PAC学习中列表可复现性的界限
研究人员在PAC学习框架中为列表可复现性建立了一个新的上限，显著改进了先前的结果。研究表明，对于具有Littlestone维度为'd'和对偶VC维度为'v*'的概念类，列表可复现性由$2^{O(d \min\{\log d, v^*\})}$界定。这个新界限接近最优，紧密匹配已知的下界$2^{\Omega(d)}$，并将先前最佳上限$2^{2^{O(d)}}$指数级地改进。这些发现源于一种新颖的归纳框架，并利用了差分隐私学习和稳定正则化的工具。
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新方法在实值函数中编码序和树
研究人员开发了在实值函数中编码序和树的新方法，这与组合学和统计学习理论中的定量结果有相似之处。这些进展改进了从树中提取阈值属性和顺序 fat-shattering 维度的界限。这项工作解决了与稳定函数的定量正则性引理和对偶顺序 fat-shattering 维度相关的开放性问题，与之前的研究相比，提供了更强的形式和改进的界限。