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nonparametric regression
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新的回归方法以安全保证改进基础模型预测
研究人员开发了一种新的黑盒辅助回归方法，该方法解决了使用基础模型作为固定预测器的局限性。提出的安全残差估计器在初始预测器周围学习一个修正，确保其性能不劣于原始模型。在合成数据和 CIFAR-100、AG News 等真实世界数据集上的实验证明了该方法在平衡预测准确性与安全性方面的有效性。
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浅层 ReLU-s 网络逼近与泛化研究
研究人员发表了一篇论文，详细介绍了 L^p 型和 Sobolev 空间中浅层 ReLU-s 网络的逼近界限。该研究利用球谐分析来建立这些界限，在某些参数范围内显示出优于现有随机特征率的改进。此外，该论文在非参数回归场景中提出了路径范数正则化网络的极小极大最优泛化界限。