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TOOL · CL_289616 · Oct 9 · 04:00

新框架恢复VC学习的最优PAC保证

Steinke和Zakynthinou研究人员开发了一个使用条件互信息（CMI）分析学习算法信息复杂度的框架。他们的工作表明，通过这种CMI方法可以恢复VC类别的最优大概率近似正确（PAC）保证。具体来说，他们构建了一种随机学习算法，该算法实现了O(d)阶的已评估条件互信息（eCMI），其中“d”代表概念类的VC维度，从而在期望上实现了最优的泛化保证。