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高维线性回归中的分布式连续学习与 CoCoA
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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
本文研究了信号特征随时间变化时的分布式估计问题。通过分析线性回归下的COCOA分布式学习算法的通用化错误，发现其受网络结构、任务相似性和任务数的影响。调整网络规模可以降低通用化错误，最佳网络规模取决于任务相似性和任务数。数值结果验证了理论分析，并展示了COCOA在连续学习中的性能。
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关键要点
- 本文研究信号特征随时间变化的分布式估计问题。
- 重点分析分布式学习算法COCOA在线性回归下的通用化错误。
- 通用化错误受网络结构、任务相似性和任务数的影响。
- 调整网络规模可以显著降低通用化错误。
- 最佳网络规模依赖于任务相似性和任务数。
- 数值结果验证了理论分析。
- COCOA在数字分类任务中的连续学习性能得到了展示。
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