离散扩散模型在稀疏性假设下具有 Minimax 最优性

离散扩散模型在稀疏性假设下被证明具有 Minimax 最优的统计收敛速率。研究通过分析基于正则化 score-entropy 目标函数的非参数估计器，表明该模型能够内生适应稀疏性。所提出的正则化方法改编自用于分类的标签平滑技术，且无需事先知晓稀疏度参数。