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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新颖的决策感知替代损失函数家族，称为扰动梯度（PG）损失函数。与现有的替代损失函数不同，PG损失函数的近似误差随着样本数量的增加而消失。该方法在错配设置中渐近地产生最佳策略，尤其在基础模型发生错配且噪声不是中心对称时表现优于现有提案。PG损失函数提供了一种新颖的、在理论上有理据的、可计算的、决策感知学习的方法。
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关键要点
- 提出了一种新颖的决策感知替代损失函数，称为扰动梯度（PG）损失函数。
- PG损失函数直接近似下游决策损失，并可使用现成的基于梯度的方法进行优化。
- PG损失函数的近似误差随着样本数量的增加而消失。
- 在错配设置中，PG损失函数渐近地产生最佳策略，尤其在基础模型发生错配且噪声不是中心对称时表现优于现有提案。
- PG损失函数提供了一种新颖的、在理论上有理据的、可计算的、决策感知学习的方法。
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