Fugu-MT 論文翻訳(概要): On change of measure inequalities for $f$-divergences

論文の概要: On change of measure inequalities for $f$-divergences

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05568v1
Date: Fri, 11 Feb 2022 11:53:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-14 15:18:50.601728
Title: On change of measure inequalities for $f$-divergences
Title（参考訳）: $f$-divergences の測度不等式の変化について
Authors: Antoine Picard-Weibel and Benjamin Guedj
Abstract要約: 戦略は、$f$-divergencesのルジャンドル変換とヤング・フェンシェルの不等式を組み合わせることに依存する。我々は、$f$-divergencesを含む複雑さを伴う新しいPAC-Bayesian一般化を導出する。最も人気のある$f$-divergencesに対して、結果をインスタンス化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.799808780731661
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: We propose new change of measure inequalities based on $f$-divergences (of which the Kullback-Leibler divergence is a particular case). Our strategy relies on combining the Legendre transform of $f$-divergences and the Young-Fenchel inequality. By exploiting these new change of measure inequalities, we derive new PAC-Bayesian generalisation bounds with a complexity involving $f$-divergences, and holding in mostly unchartered settings (such as heavy-tailed losses). We instantiate our results for the most popular $f$-divergences.
Abstract（参考訳）: 我々は、$f$-divergences(Kulback-Leiblerの発散が特別な場合)に基づく測度不等式の新しい変更を提案する。我々の戦略は、$f$-divergences のルジャンドル変換とヤング・フェンシェルの不等式を組み合わせたものである。これらの新しい測度不等式の変化を利用して、新しいPAC-ベイジアン一般化は、$f$-divergencesを含む複雑さを伴い、ほとんどチャーターされていない設定(重み付き損失など)を保持する。私たちは最も人気のある$f$-divergencesのために結果をインスタンス化する。

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