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Wasserstein distributionally robust optimization
Wasserstein distributionally robust optimization
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保形预测与DRO统一用于不确定性量化
研究人员开发了一个统一的概率框架，将保形预测（CP）和分布鲁棒优化（DRO）联系起来用于不确定性量化。这种新视角将这两种方法都视为从有限校准数据中推导出数据依赖型分位数估计器的方式。虽然CP调整分位数水平，DRO移动分位数数值，但它们的构建方式不同，导致行为各异，尤其是在分数分布的尾部。
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New Bounds for Transformer Training via Optimal Control and Robust Optimization
研究人员为 Transformer 训练开发了新的有限样本泛化界限，将该过程构建为一个马尔可夫控制问题。通过分析量化模型并使用集中不等式，他们为度量空间上的经验定律推导出了显式界限。这项工作还将 Transformer 泛化与 Wasserstein 分布鲁棒优化联系起来。