Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Stability Principle for Learning under Non-Stationarity

論文の概要: A Stability Principle for Learning under Non-Stationarity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18304v2
Date: Tue, 23 Jan 2024 04:01:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-24 18:52:15.558857
Title: A Stability Principle for Learning under Non-Stationarity
Title（参考訳）: 非定常学習のための安定原理
Authors: Chengpiao Huang, Kaizheng Wang
Abstract要約: 非定常環境における統計的学習のための多目的フレームワークを開発する。我々は,関数間の類似性の尺度と,非定常データ列を準定常断片に分割するセグメンテーション手法を用いる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3597551064547502
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We develop a versatile framework for statistical learning in non-stationary environments. In each time period, our approach applies a stability principle to select a look-back window that maximizes the utilization of historical data while keeping the cumulative bias within an acceptable range relative to the stochastic error. Our theory showcases the adaptability of this approach to unknown non-stationarity. The regret bound is minimax optimal up to logarithmic factors when the population losses are strongly convex, or Lipschitz only. At the heart of our analysis lie two novel components: a measure of similarity between functions and a segmentation technique for dividing the non-stationary data sequence into quasi-stationary pieces.
Abstract（参考訳）: 非定常環境における統計的学習のための多目的フレームワークを開発する。各期間において,確率的誤差に対して累積バイアスを許容範囲に保ちつつ,履歴データの利用を最大化するルックバックウィンドウを選択するための安定性原理を適用した。我々の理論は、未知の非定常性に対するこのアプローチの適応性を示している。後悔の限界は、人口損失が強く凸している場合やリプシッツのみの対数的要因まで最小限である。解析の中心には、関数間の類似性の尺度と、非定常データ列を準定常断片に分割するセグメンテーション技法の2つの新しい要素がある。

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