$k$ 重聚合的胖破碎维数
泛函分析
2023-09-12 v2 机器学习
机器学习
摘要
我们给出了实值函数类聚合规则的胖破碎维数估计。后者由从 个类中各选一个函数并计算其逐点函数(如中位数、均值与最大值)的所有方式构成。该界以各分量类的胖破碎维数表示。对于线性与仿射函数类,我们给出了相当更紧的上界与匹配的下界,特别地实现了对 的最优依赖。在此过程中,我们改进了若干已知结果,并指出和纠正了文献中一些错误论断。
引用
@article{arxiv.2110.04763,
title = {Fat-Shattering Dimension of $k$-fold Aggregations},
author = {Idan Attias and Aryeh Kontorovich},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.04763},
year = {2023}
}