高斯混合上半监督多任务学习的渐近贝叶斯风险
机器学习
2023-03-06 v1 机器学习
摘要
本文考虑高斯混合模型（GMM）上的半监督多任务学习。利用统计物理的方法，我们计算了高维大样本情形下各任务的渐近贝叶斯风险，由此分析了任务相似性在学习中的作用，并评估了任务联合学习相对于单独学习的性能增益。在有监督情形下，我们推导出一种达到贝叶斯最优性能的简单算法。
引用
@article{arxiv.2303.02048,
title = {Asymptotic Bayes risk of semi-supervised multitask learning on Gaussian mixture},
author = {Minh-Toan Nguyen and Romain Couillet},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.02048},
year = {2023}
}
备注
AISTATS 2023