通用教师类的判别特征反馈
机器学习
2026-02-09 v2
摘要
我们系统研究了判别特征反馈（DFF）交互式学习协议的理论属性（Dasgupta等，2018）。DFF协议以判别特征解释形式提供反馈。我们首次在可与经典协议（如监督学习和在线学习）进行比较的通用框架下系统研究DFF。我们研究了DFF在可实现和不可实现情形下的最优错误界限，获得新颖的结构结果，并洞察了在线学习与DFF此类拥有更丰富反馈的情形之间的差异。我们通过一种新概念表征可实现情形下的误差界限。在不可实现情形下，我们给出误差上界并证明其不可被改进。结果表明，与在线学习不同，DFF中可实现维度不足以刻画最优不可实现误差界限或无损失算法的存在性。
引用
@article{arxiv.2510.07245,
title = {Discriminative Feature Feedback with General Teacher Classes},
author = {Omri Bar Oz and Tosca Lechner and Sivan Sabato},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.07245},
year = {2026}
}