BriefGPT - AI 论文速递
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在次线性时间内进行校准测试
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内容提要
我们研究了一种顺序二进制预测设置，证明了存在一种预测算法可以在对手选择的二进制结果序列上实现较低的校准距离。即使在对手输出的独立随机比特序列时，无法避免出现较高的校准距离。
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关键要点
- 研究了一种顺序二进制预测设置，评估基于校准距离。
- 校准距离定义为预测值与完美校准预测集之间的 L1 距离。
- 证明存在一种预测算法，可以在对手选择的 T 个二进制结果序列上实现 O(√T) 的校准距离。
- 校准距离可以通过较低的校准距离准确近似得出。
- 通过在线学习和 Lipschitz 类的简单极小最大化方法实现 O(√T) 的较低校准距离。
- 即使对手输出独立随机比特序列，仍无法避免 Ω(T^(1/3)) 的校准距离。
- 如果没有提前停止，预测者可以实现较小的校准距离为 polylog(T)。
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