Fugu-MT 論文翻訳(概要): ParK: Sound and Efficient Kernel Ridge Regression by Feature Space Partitions

論文の概要: ParK: Sound and Efficient Kernel Ridge Regression by Feature Space Partitions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12231v1
Date: Wed, 23 Jun 2021 08:24:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-24 15:28:55.572729
Title: ParK: Sound and Efficient Kernel Ridge Regression by Feature Space Partitions
Title（参考訳）: ParK: 特徴空間分割による音と効率の良いカーネルリッジ回帰
Authors: Luigi Carratino, Stefano Vigogna, Daniele Calandriello, Lorenzo Rosasco
Abstract要約: 本稿では,カーネルリッジ回帰のための大規模解法であるParKを紹介する。提案手法では,分割とランダムなプロジェクションと繰り返し最適化を組み合わせることで,空間と時間の複雑さを低減できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 34.576469570537995
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce ParK, a new large-scale solver for kernel ridge regression. Our approach combines partitioning with random projections and iterative optimization to reduce space and time complexity while provably maintaining the same statistical accuracy. In particular, constructing suitable partitions directly in the feature space rather than in the input space, we promote orthogonality between the local estimators, thus ensuring that key quantities such as local effective dimension and bias remain under control. We characterize the statistical-computational tradeoff of our model, and demonstrate the effectiveness of our method by numerical experiments on large-scale datasets.
Abstract（参考訳）: 我々は,カーネルリッジ回帰のための新しい大規模解法parkを紹介する。分割とランダムな投影と反復最適化を組み合わせることで,同じ統計的精度を維持しつつ,空間と時間の複雑さを低減できる。特に、入力空間ではなく特徴空間に直接適切な分割を構築することにより、局所的推定子間の直交性が促進され、局所的有効次元やバイアスといった重要な量が制御されていることが保証される。本手法は,大規模データセット上での数値実験により,統計計算のトレードオフを特徴とし,その効果を実証する。

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