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OKK25
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新研究探索“Omniprediction”以实现跨多种损失函数的同步准确性
一篇新研究论文介绍了机器学习中的“Omniprediction”概念，专注于实现跨多种损失函数同时准确的预测。该研究表明，即使使用简单模型，在所有有界适当损失函数上实现亚线性遗憾通常也是不可能的。然而，该论文提出了一个最优算法，对于所有可混合的适当损失函数，实现了 $\widetilde{O}(T^{1/3}(\log|\mathcal{F}|)^{2/3})$ 的遗憾，相比于之前无限损失类的界限有了显著改进。
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新的确定性算法在机器学习中实现了最优多校准
研究人员开发了一种新颖的确定性算法用于机器学习中的多校准，解决了关于最优样本复杂度是否需要随机化的开放性问题。该新算法实现了 $\varepsilon$-多校准的最小最大最优速率 $\widetilde O(\varepsilon^{-3})$，这一属性对于可信赖的 AI 应用至关重要。该工作还扩展到结果不可区分性的确定性预测器，为 omnipredictors 和 pan predictors 提供了最优解决方案。