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TOOL · CL_105059 · Jun 22 · 13:09

新的统计学习界限提供高效风险检测

本文在统计学习的经验风险原理（ERP）中引入了新的误差概率集中不等式。这些不等式为最小风险建立了非渐近高置信度的下界和上界，将经验风险函数的传统有界性条件放宽到高斯或指数可积性。下界的置信度独立于训练参数和输入维度，能够有效检测学习机器的缺陷。当样本量显著超过Orlicz度量下参数集的盒维数时，上界的置信度很高。