Nyström sub-sampling

新的随机投影分析优化了 Sobolev 范数下的谱算法

本文改进了基于随机投影的谱算法的分析，重点关注其在一般条件下的泛化性能。作者利用再生核希尔伯特空间的嵌入性质，在 Sobolev 范数下建立了最优学习率，与 minimax 下界相匹配。他们的研究结果表明，最优性所需的投影维度与有效维度成正比，在保持各种来源条件下的统计效率的同时，显著降低了计算成本。实验结果验证了所提出方法的理论发现和实际有效性。