通过最小化经验风险实现群可实现的多群学习
机器学习
2026-01-26 v1 机器学习
摘要
多群学习的样本复杂度在群可实现设定下被证明优于不可知设定，即使群族是无限的，只要其具有有限的VC维数。改进的样本复杂度是通过对群可实现概念类进行经验风险最小化获得的，而该概念类本身可能具有无限的VC维数。同时表明，实现这种方法在计算上是棘手的，并基于非恰当学习提出了一种替代方法。
引用
@article{arxiv.2601.16922,
title = {Group-realizable multi-group learning by minimizing empirical risk},
author = {Navid Ardeshir and Samuel Deng and Daniel Hsu and Jingwen Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.16922},
year = {2026}
}