論文の概要: A unified recipe for deriving (time-uniform) PAC-Bayes bounds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03421v3
- Date: Fri, 31 Mar 2023 14:59:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-03 16:52:24.431315
- Title: A unified recipe for deriving (time-uniform) PAC-Bayes bounds
- Title（参考訳）: PAC-Bayes境界の導出のための統一的レシピ
- Authors: Ben Chugg, Hongjian Wang, Aaditya Ramdas
- Abstract要約: PAC-ベイジアン一般化境界を導出するための統一的枠組みを提案する。
私たちの境界は任意の時効値(すなわち、時間ユニフォーム)であり、すべての停止時間を保持することを意味する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.45813390401813
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a unified framework for deriving PAC-Bayesian generalization
bounds. Unlike most previous literature on this topic, our bounds are
anytime-valid (i.e., time-uniform), meaning that they hold at all stopping
times, not only for a fixed sample size. Our approach combines four tools in
the following order: (a) nonnegative supermartingales or reverse
submartingales, (b) the method of mixtures, (c) the Donsker-Varadhan formula
(or other convex duality principles), and (d) Ville's inequality. Our main
result is a PAC-Bayes theorem which holds for a wide class of discrete
stochastic processes. We show how this result implies time-uniform versions of
well-known classical PAC-Bayes bounds, such as those of Seeger, McAllester,
Maurer, and Catoni, in addition to many recent bounds. We also present several
novel bounds. Our framework also enables us to relax traditional assumptions;
in particular, we consider nonstationary loss functions and non-i.i.d. data. In
sum, we unify the derivation of past bounds and ease the search for future
bounds: one may simply check if our supermartingale or submartingale conditions
are met and, if so, be guaranteed a (time-uniform) PAC-Bayes bound.
- Abstract（参考訳）: PAC-ベイジアン一般化境界を導出するための統一的枠組みを提案する。
この話題に関する他の文献とは異なり、我々の境界は任意の時効(すなわち、時間ユニフォーム)であり、固定されたサンプルサイズだけでなく、常に停止時間を保持することを意味する。
私たちのアプローチは以下の順に4つのツールを組み合わせています。
a)非負のスーパーマリンタレスまたは逆サブマリンタレス
(b)混合物の方法
(c)Donsker-Varadhan式(または他の凸双対性原理)
(d) ヴィルの不平等。
我々の主な成果は、離散確率過程の幅広いクラスに対応するPAC-Bayes定理である。
この結果は、シーガー、マクレスター、マウラー、カトニといった有名な古典的PAC-ベイズ境界の時間一様版と最近の多くの境界に加えてどのように意味するかを示す。
いくつかの新しい境界も提示する。
我々はまた,従来の仮定,特に非定常損失関数と非定常損失関数を緩和することを可能にする。
つまり、過去の境界の導出を統一し、将来の境界の探索を容易にする: スーパーマーチンゲールまたはサブマーチンゲール条件が満たされているかどうかを単にチェックし、もしそうであれば(時間一様)pac-bayesバウンドを保証できる。
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