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神经网络分类器的过度风险收敛速率
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文研究了基于神经网络的插件分类器在二元分类设置中的性能，以其超出风险的度量为基准。研究了函数类别很大，但可以利用神经网络的逼近能力。最后，证明所获得的速率实际上是最小最大优化的，尽管存在一个对数因子。
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关键要点
- 本文研究了基于神经网络的插件分类器在二元分类设置中的性能。
- 研究以超出风险的度量为基准，考虑了更一般的实践场景。
- 要近似的函数类别包括了 Barron 函数作为一个合适的子集。
- 构建的神经网络分类器是一个替代损失的最小化者，适合应用基于梯度下降的数值优化方法。
- 考虑的函数类别很大，最优速率不可能更快于 n 的负一次方。
- 分析了神经网络的估计和逼近特性，以获得超出风险的无关维度、均匀收敛速率。
- 证明所获得的速率是最小最大优化的，尽管存在一个对数因子。
- 最小最大下界展示了这一情景中边际假设的效果。
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