論文の概要: On the Connection between $L_p$ and Risk Consistency and its Implications on Regularized Kernel Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15210v1
• Date: Mon, 27 Mar 2023 13:51:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 15:14:10.707539
• Title: On the Connection between $L_p$ and Risk Consistency and its Implications on Regularized Kernel Methods
• Title（参考訳）: l_p$とリスク一貫性の関連と正規化カーネル法への影響について
• Authors: Hannes K\"ohler
• Abstract要約: 本研究の目的は,リスク一貫性と損失関数のより広いクラスに対する$L_p$一貫性の密接な関係を確立することである。 この接続をシフトした損失関数に転送しようとする試みは、このシフトが、基礎となる確率測度で必要とされる仮定を、他の多くの結果と同じ程度に減らさないことを驚くほど明らかにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a predictor's quality is often assessed by means of its risk, it is natural to regard risk consistency as a desirable property of learning methods, and many such methods have indeed been shown to be risk consistent. The first aim of this paper is to establish the close connection between risk consistency and $L_p$-consistency for a considerably wider class of loss functions than has been done before. The attempt to transfer this connection to shifted loss functions surprisingly reveals that this shift does not reduce the assumptions needed on the underlying probability measure to the same extent as it does for many other results. The results are applied to regularized kernel methods such as support vector machines.
• Abstract（参考訳）: 予測者の品質は、しばしばそのリスクによって評価されるため、リスク一貫性を学習方法の望ましい特性とみなすことは自然であり、そのような方法の多くはリスク一貫性があることが証明されている。 本稿では,リスク一貫性とl_p$-consistencyとの密接な関係を,従来よりもはるかに広い損失関数のクラスに対して確立することを目的とする。 この接続をシフト損失関数に転送しようとする試みは、驚くべきことに、このシフトは、基礎となる確率測度に必要な仮定を、他の多くの結果と同程度に減少させるものではない。 結果はサポートベクターマシンなどの正規化されたカーネルメソッドに適用される。

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