論文の概要: Enhancing PAC Learning of Half spaces Through Robust Optimization Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16573v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 23:08:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:28:10.552355
• Title: Enhancing PAC Learning of Half spaces Through Robust Optimization Techniques
• Title（参考訳）: ロバスト最適化手法によるハーフ空間のPAC学習の促進
• Authors: Shirmohammad Tavangari, Zahra Shakarami, Aref Yelghi, Asef Yelghi,
• Abstract要約: PACは、一定の悪意のある雑音下でハーフスペースを学習し、トレーニングデータのごく一部が逆向きに破損する。 半宇宙学習における雑音耐性を考慮に入れた理論的枠組みを拡張した,新しい効率的なアルゴリズムを提案する。 本稿では,従来の最先端手法と比較して,悪質な雑音に対して優れた頑健性を示すアルゴリズムの性能を包括的に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper addresses the problem of PAC learning half spaces under constant malicious noise, where a fraction of the training data is adversarially corrupted. While traditional learning models assume clean data, real-world applications often face noisy environments that can significantly degrade the performance of machine learning algorithms. My study presents a novel, efficient algorithm that extends the existing theoretical frameworks to account for noise resilience in half space learning. By leveraging robust optimization techniques and advanced error-correction strategies, the proposed approach improves learning accuracy in adversarial conditions without requiring additional computational complexity. We provide a comprehensive analysis of the algorithm's performance, demonstrating its superior robustness to malicious noise when compared to existing state-of-the-art methods. Extensive theoretical evaluations are supported by empirical results that validate the algorithm's practical utility across a range of datasets and noise conditions. This work contributes to the field by offering a new, scalable solution to learning under noise, enhancing the reliability of machine learning systems in adversarial settings.
• Abstract（参考訳）: そこで本論文では,学習データの一部が逆向きに破壊されるような悪質な雑音下でのPAC学習の問題点について論じる。 従来の学習モデルはクリーンなデータを前提としているが、現実のアプリケーションはしばしば、機械学習アルゴリズムのパフォーマンスを著しく低下させるノイズの多い環境に直面している。 半宇宙学習における雑音耐性を考慮に入れた理論的枠組みを拡張した,新しい効率的なアルゴリズムを提案する。 頑健な最適化手法と高度な誤り訂正戦略を活用することにより、計算複雑性を増大させることなく、逆条件下での学習精度を向上させることができる。 本稿では,従来の最先端手法と比較して,悪質な雑音に対して優れた頑健性を示すアルゴリズムの性能を包括的に分析する。 広範囲な理論的評価は、アルゴリズムの実用性を様々なデータセットや雑音条件で検証する経験的な結果によって支持される。 この研究は、ノイズ下での学習に対する新しいスケーラブルなソリューションを提供することによって、分野に貢献する。

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