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An Adaptively Inexact Bilevel Learning Method: Based on Primal-Dual Style Differentiation
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内容提要
本研究提出了一种自适应不精确的双层学习方法，旨在解决线性算子学习中的损失函数与梯度计算不精确的问题。通过推导后验误差界，为选择容忍度和步长策略提供指导，并展示其在训练凸神经网络等学习正则化问题中的潜在影响。
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关键要点
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本研究提出了一种自适应不精确的双层学习方法，旨在解决线性算子学习中的损失函数与梯度计算不精确的问题。
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通过推导后验误差界，为选择容忍度和步长策略提供指导。
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该方法在训练凸神经网络等学习正则化问题中展示了潜在影响。
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