Fugu-MT 論文翻訳(概要): PAC-Bayes with Unbounded Losses through Supermartingales

論文の概要: PAC-Bayes with Unbounded Losses through Supermartingales

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00928v1
Date: Mon, 3 Oct 2022 13:38:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-04 14:41:28.257372
Title: PAC-Bayes with Unbounded Losses through Supermartingales
Title（参考訳）: PAC-Bayes with Unbounded Losses through Supermartingales
Authors: Maxime Haddouche and Benjamin Guedj
Abstract要約: 我々はマルコフの不等式を超行列に対して拡張し、非有界損失を保留する新しいPAC-ベイジアン一般化を確立するために使用する。この境界が、既存のPAC-ベイズ境界を拡張し、統一し、さらに改善することを示します。
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: While PAC-Bayes is now an established learning framework for bounded losses, its extension to the case of unbounded losses (as simple as the squared loss on an unbounded space) remains largely uncharted and has attracted a growing interest in recent years. We contribute to this line of work by developing an extention of Markov's inequality for supermartingales, which we use to establish a novel PAC-Bayesian generalisation bound holding for unbounded losses. We show that this bound extends, unifies and even improves on existing PAC-Bayesian bounds.
Abstract（参考訳）: 現在、PAC-Bayesは有界損失のための確立された学習フレームワークであるが、非有界損失(非有界損失の場合の2乗損失のような単純さ)への拡張は、ほとんど達成されていないままであり、近年は関心が高まりつつある。我々は、マルコフの不等式を超マルティンガレに対して拡張することにより、この行に寄与し、無界損失を保留する新しいPAC-ベイジアン一般化を確立するのに使用される。この境界は、既存のPAC-ベイズ境界を拡張し、統一し、さらに改善することを示す。

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