Kernel Matrix

新论文将核特征值对齐与KRR中的泛化联系起来

本文探讨了核矩阵的特征向量和特征值对齐如何影响核岭回归（KRR）的泛化能力。研究人员建立了泛化性能与这些矩阵分量估计之间的直接联系，比先前的工作提供了更直观的理解。分析侧重于有限样本设置，并表明高秩核可以轻松实现低重构误差，使其成为泛化能力的糟糕预测指标。研究得出结论，核方法中的强泛化能力需要增加特征向量对齐、更大的特征值幅度或连续特征值之间更宽的间隙。