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可扩展的高斯过程回归的三角积分傅里叶特征
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了高斯过程方法中的早期截断共轭梯度和随机傅里叶特征，发现它们会引入系统偏差。使用随机截断估计器解决这些问题，以换取增加方差的无偏差性。在RFF的情况下，偏差-方差转换是一种权衡，而在CG的情况下，无偏学习方法在最小化额外计算量的同时显着优于有偏的对照组。
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关键要点
- 本文分析了早期截断共轭梯度（CG）和随机傅里叶特征（RFF）两种高斯过程方法。
- CG 方法倾向于欠拟合，而 RFF 方法倾向于过拟合，都会引入系统偏差。
- 使用随机截断估计器可以解决这些偏差问题，但会增加方差。
- 在 RFF 的情况下，偏差-方差转换是一种权衡，额外的方差对优化有负面影响。
- 在 CG 的情况下，无偏学习方法在最小化额外计算量的同时显著优于有偏的对照组。
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