Fugu-MT 論文翻訳(概要): Jensen-Shannon Information Based Characterization of the Generalization Error of Learning Algorithms

論文の概要: Jensen-Shannon Information Based Characterization of the Generalization Error of Learning Algorithms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12664v2
Date: Fri, 8 Jan 2021 15:27:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-03 23:53:59.857470
Title: Jensen-Shannon Information Based Characterization of the Generalization Error of Learning Algorithms
Title（参考訳）: Jensen-Shannon情報に基づく学習アルゴリズムの一般化誤差の特徴付け
Authors: Gholamali Aminian, Laura Toni, Miguel R. D. Rodrigues
Abstract要約: 一般化エラー境界は、機械学習モデルの性能を理解するために重要である。教師付き学習シナリオに適用可能な情報理論に基づく一般化誤差上限を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.682750327776777
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Generalization error bounds are critical to understanding the performance of machine learning models. In this work, we propose a new information-theoretic based generalization error upper bound applicable to supervised learning scenarios. We show that our general bound can specialize in various previous bounds. We also show that our general bound can be specialized under some conditions to a new bound involving the Jensen-Shannon information between a random variable modelling the set of training samples and another random variable modelling the hypothesis. We also prove that our bound can be tighter than mutual information-based bounds under some conditions.
Abstract（参考訳）: 一般化エラー境界は、機械学習モデルのパフォーマンスを理解する上で重要である。本研究では,教師付き学習シナリオに適用可能な新しい情報理論に基づく一般化誤差上限を提案する。我々の一般境界は、様々な以前の境界を特殊化できることを示す。また、トレーニングサンプルの集合をモデル化する確率変数と仮説をモデル化する別の確率変数との間のjensen-shannon情報を含む新しい境界に対して、我々の一般境界をいくつかの条件下で特殊化できることを示した。また,ある条件下では,相互情報に基づく境界よりも境界が厳密であることが証明される。

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