Mohammad Mahdi Mojahedian

新的 $L_p$ 相关性度量为随机学习提供了改进的泛化界限

研究人员引入了一类新的依赖性度量，称为向量值 $L_p$ 范数相关性 ($V_α$)，以更好地理解随机学习算法的泛化能力。该框架在总变差和方差相关界限之间进行插值，在不同的高维场景中提供了灵活性。该研究还提出了一个自适应密度稳定性条件，并探索了用于改进可扩展性的条件公式，模拟证明了其在贝叶斯线性回归和使用 ResNet-50 模型的图像分类等任务上的有效性。