面向多任务非光滑优化的自适应数据融合
机器学习
2022-10-25 v1 机器学习
最优化与控制
摘要
我们研究了在统计学习、决策与风险管理中普遍出现的多任务非光滑优化问题。我们开发了一种数据融合方法，该方法自适应地利用大量目标间的共性以提升样本效率，同时应对其未知的异质性。我们为该方法提供了精确的统计保证。在合成与真实数据上的数值实验展示了我们的方法相较基准的显著优势。
引用
@article{arxiv.2210.12334,
title = {Adaptive Data Fusion for Multi-task Non-smooth Optimization},
author = {Henry Lam and Kaizheng Wang and Yuhang Wu and Yichen Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.12334},
year = {2022}
}
备注
25 pages