arXiv stat.ML· Julian Asilis, Shaddin Dughmi, Vatsal Sharan, Alec Sun, Shang-Hua Teng, Chang Wang·· 2 小时前AI 评分32
多分类学习难以形成通用算法原则：正则化与适定学习的局限
Algorithmic Principles For Multiclass Learning Are Hard To Come By: Limits of Regularization and Proper Learning
AI 导读
最新统计学习理论研究否定了多分类学习可归结为适定学习或被正则化完全刻画的假设，解决了先前的三个开放问题。研究证实扩大假设类无法消除不适定性，且适定学习在 $m$ 个样本上必须承受 $o(m)$ 尺度的训练误差。同时，结构风险最小化（SRM）与局部正则化均不是通用学习器，无法覆盖所有可学习类。
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