使用形式验证结果收紧 PAC 界限的评估
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过使用神经系统的形式验证来评估 PAC 约束,我们将验证结果对现有约束进行条件限制,从而使约束更加紧致,与被验证区域下的概率密度成正比。
PAC-Bayesian理论为学习优化问题提供了可证估计、收敛保证和收敛速度权衡的框架。通过转化为一维最小化问题并研究全局最小值的可能性,提供了一个具体算法实现和学习优化的新方法。四个实验支持了该理论,展示了该学习框架对优化算法性能的改进。
通过使用神经系统的形式验证来评估 PAC 约束,我们将验证结果对现有约束进行条件限制,从而使约束更加紧致,与被验证区域下的概率密度成正比。
PAC-Bayesian理论为学习优化问题提供了可证估计、收敛保证和收敛速度权衡的框架。通过转化为一维最小化问题并研究全局最小值的可能性,提供了一个具体算法实现和学习优化的新方法。四个实验支持了该理论,展示了该学习框架对优化算法性能的改进。