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Structure-agnostic models
Structure-agnostic models
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新研究质疑双重机器学习估计器的容许性
Lin Liu及其同事的一篇新论文挑战了在结构无关（SA）模型中双重机器学习（DML）估计器的渐近不可容许性。虽然DML估计器先前已被证明在SA模型下对某些泛函是minimax的，但本研究表明，对于两个特定的泛函，DML估计器是渐近不可容许的。该论文引入了二阶估计器，特别是经验高阶影响函数（HOIF）估计器，它们在这些情况下渐近地优于DML估计器。
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新论文质疑结构不可知模型下双重机器学习估计器的容许性
一篇新发表在arXiv上的论文引入了结构不可知（SA）模型的概念，该模型旨在解决数据生成定律中缺乏关于结构性假设的先验知识的问题。虽然先前的工作表明，在这些SA模型下，双重机器学习（DML）估计器对于某些泛函是minimax的，但本文证明了这些DML估计器对于其中两个泛函是渐近不可容许的。作者提出了替代的二阶估计器，特别是经验高阶影响函数（HOIF）估计器，它们在SA模型下渐近优于DML估计器。