论文用γ-VC维数刻画弱到强学习样本复杂度
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论文用γ-VC维数刻画弱到强学习样本复杂度
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AI 综述
Arthur da Cunha、Kasper Green Larsen 和 Liang-Yu Zou 提交论文，利用 Alon 等人（STOC 2021）提出的 γ-VC 维数研究 boosting 中弱到强学习的样本复杂度，称该参数在 γ 的常数因子范围内可表征弱到强学习的样本复杂度。 论文还厘清了经典 VC 维数与 γ-VC 维数之间的一般关系，并为决策树桩与 R^d 中轴平行矩形这两类基本概念类给出改进的 γ-VC 维数上下界。
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最新进展10月8日 12:00
通过 γ-VC 维数提升简单弱学习器的表达能力报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv：cs.LG通过 γ-VC 维数提升简单弱学习器的表达能力
研究利用 Alon 等人（STOC 2021）提出的 γ-VC 维数刻画 boosting 中弱到强学习的样本复杂度，证明该参数在 γ 的常数因子范围内可表征弱到强学习的样本复杂度。研究进一步厘清了经典 VC 维数与 γ-VC 维数之间的一般关系，并为决策树桩与 R^d 中轴平行矩形这两类基本概念类给出了改进的 γ-VC 维数上下界。
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