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multiple kernel learning

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  1. TOOL · CL_275345 ·

    新框架统一并分析 Learn-Then-Differentiate 梯度估计

    已开发出一种新的 Learn-Then-Differentiate (LTD) 梯度估计框架，它统一了现有方法并提供了准确性保证。该框架解释了 LTD 区分了什么以及它如何准确地估计梯度，特别是对于具有加权表示的模型。研究表明，拟合模型的准确性保证可以转化为梯度准确性，在特定的平滑条件下接近标准的蒙特卡洛速率。这种统一的方法包括了核回归和核岭回归等成熟技术，同时也为多核学习和光滑神经网络提供了新的见解。