論文の概要: Smoothed Online Classification can be Harder than Batch Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15424v1
• Date: Fri, 24 May 2024 10:37:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 14:52:03.852556
• Title: Smoothed Online Classification can be Harder than Batch Classification
• Title（参考訳）: スムースオンライン分類はバッチ分類より難しい
• Authors: Vinod Raman, Unique Subedi, Ambuj Tewari,
• Abstract要約: オンライン学習の円滑化は,PACモデルに基づくiidバッチ設定の学習と同じくらい容易であることを示す。 PACモデルではiidバッチ設定で学習できるが,スムーズなオンラインモデルでは学習できない仮説クラスを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.054632903107546
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study online classification under smoothed adversaries. In this setting, at each time point, the adversary draws an example from a distribution that has a bounded density with respect to a fixed base measure, which is known apriori to the learner. For binary classification and scalar-valued regression, previous works \citep{haghtalab2020smoothed, block2022smoothed} have shown that smoothed online learning is as easy as learning in the iid batch setting under PAC model. However, we show that smoothed online classification can be harder than the iid batch classification when the label space is unbounded. In particular, we construct a hypothesis class that is learnable in the iid batch setting under the PAC model but is not learnable under the smoothed online model. Finally, we identify a condition that ensures that the PAC learnability of a hypothesis class is sufficient for its smoothed online learnability.
• Abstract（参考訳）: 我々はスムーズな敵の下でオンライン分類を研究する。 この設定では、各時点において、相手は、固定基底測度に関して有界密度を持つ分布から例を引き出す。 二分法分類とスカラー値回帰について、以前の研究であるcitep{haghtalab2020smoothed, block2022smoothed} は、スムーズなオンライン学習はPACモデルの下でのiidバッチ設定での学習と同じくらい容易であることを示した。 しかし、スムーズなオンライン分類は、ラベル空間が非有界である場合、iidバッチ分類よりも難しい可能性がある。 特に、PACモデルではiidバッチ設定で学習できるが、スムーズなオンラインモデルでは学習できない仮説クラスを構築した。 最後に、仮説クラスのPAC学習性が、そのスムーズなオンライン学習に十分であることを示す条件を特定する。

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