可复制的学习大边界半空间
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。我们提供了学习大间隔半空间问题的高效可复制算法，改进了 Impagliazzo 等人提供的算法。我们首次设计了这个任务的无维度依赖的可复制算法，其在多项式时间内运行，是合适的，并且在所有相关参数方面与 Impagliazzo 等人取得的结果相比，样本复杂度有明显提高。此外，我们的第一个算法在精度参数 ε 上具有最优的样本复杂度。我们还设计了一种基于 SGD...
我们提供了学习大间隔半空间问题的高效可复制算法，改进了Impagliazzo等人的算法。我们首次设计了无维度依赖的可复制算法，在多项式时间内运行，并在所有相关参数方面与Impagliazzo等人的结果相比，样本复杂度有明显提高。我们还设计了一种基于SGD的可复制算法，在某些参数区间内，比第一个算法具有更好的样本和时间复杂度。最后，我们设计了一种改进的算法，其在样本复杂度上优于以前的三种算法，并且运行时间呈指数关系于1/τ^2。
