Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generalization Bounds on Multi-Kernel Learning with Mixed Datasets

論文の概要: Generalization Bounds on Multi-Kernel Learning with Mixed Datasets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07313v1
Date: Sun, 15 May 2022 15:35:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-18 05:05:02.855069
Title: Generalization Bounds on Multi-Kernel Learning with Mixed Datasets
Title（参考訳）: 混合データセットを用いたマルチカーネル学習における一般化境界
Authors: Lan V. Truong
Abstract要約: データセットは、各サンプルがマルコフ鎖の有限プールから取られるように混合されていると仮定する。学習カーネルのバウンダリは、ベースカーネルの数に依存する$O(sqrtlog m)$である。いくつかの$O(sqrtn)$ 項は、サンプル間の依存関係を補うために追加される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.3460693863947
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents novel generalization bounds for the multi-kernel learning problem. Motivated by applications in sensor networks, we assume that the dataset is mixed where each sample is taken from a finite pool of Markov chains. Our bounds for learning kernels admit $O(\sqrt{\log m})$ dependency on the number of base kernels and $O(1/\sqrt{n})$ dependency on the number of training samples. However, some $O(1/\sqrt{n})$ terms are added to compensate for the dependency among samples compared with existing generalization bounds for multi-kernel learning with i.i.d. datasets.
Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチカーネル学習問題に対する新しい一般化バウンダリを提案する。センサネットワークでの応用により、各サンプルがマルコフ鎖の有限プールから取り出される際にデータセットが混合されていると仮定する。学習カーネルのバウンダリは、ベースカーネルの数への依存性$O(\sqrt{\log m})とトレーニングサンプルの数への依存性$O(1/\sqrt{n})である。しかし、サンプル間の依存性を補うためにいくつかの$o(1/\sqrt{n})$項が追加され、i.i.d.データセットを用いたマルチカーネル学習の既存の一般化境界と比較される。

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