VC学习最优信息复杂度新算法提出
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VC学习最优信息复杂度新算法提出
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AI 综述
Steve Hanneke 与 Juexiao Wang 提交论文，构造出一种评估条件互信息（eCMI）为 O(d) 的学习算法，称由此首次从算法相关的 CMI 分析中恢复出 VC 类的最优 PAC 保证；d 为概念类的 VC 维。 该算法由 5 个基学习器组成的随机 Majority-of-5 构成，在可实现情形下具有最优的期望泛化保证。上述结论来自作者在论文中的表述。
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最新进展10月9日 12:00
VC 学习的最优信息复杂度：用 eCMI 恢复最优 PAC 保证报道时间线
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10月9日
- arXiv：cs.LGVC 学习的最优信息复杂度：用 eCMI 恢复最优 PAC 保证
研究者构造出一个学习算法，在可实现情形下其评估条件互信息（eCMI）为 O(d)，从而首次从算法相关的 CMI 分析中恢复出 VC 类的最优 PAC 保证，d 为概念类的 VC 维。该算法是 5 个基学习器组成的随机 Majority-of-5，具备最优的期望泛化保证。
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