論文の概要: Certifying Retraining Regret through Residual Structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.41410v1
• Date: Fri, 30 Oct 2026 08:21:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-02 22:05:31.657809
• Title: Certifying Retraining Regret through Residual Structure
• Title（参考訳）: 残留構造によるレギュレットの認定
• Abstract要約: 主定理は、ニュアンス・フューチャースケールとランクとは無関係な一様誤差に対する原ロー残条件を与える。 4つの実世界のタスクはすべてのモデル機能を保持し、20のランク3のインスタンスを10〜5ドルの幅で認証する。 残りの強化は、76.21秒以内に新しい20個の応答非依存マスクを同じ精度で認証する。
• 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: We certify a fixed ridge predictor's regret against full-feature retraining over every continuous completion of an interval-valued table. Our main theorem gives verifiable original-row residual conditions for a uniform error bound independent of nuisance-feature scale and rank, with an asymptotically sharp leading constant and quantitative leakage stability. Full-rank constructions separate certification dimension from feature dimension, including examples requiring directions beyond the candidate. Observed-row anchors make the conditions computable, while exact row geometry and global search return valid upper bounds and feasible original-table witnesses. A finite-scale contraction and common-domain moment fallback implement the structural result. Four real-world tasks retain all model features and certify twenty rank-three instances to width $10^{-5}$. Their primary median widths improve over centered moments. Joint residual refinement additionally certifies all twenty new response-independent masks to the same precision within 76.21 seconds. For a concrete fixed-point predictor contract, pure energy certifies thirteen of fifteen stopping decisions in ten seconds, versus five for moments. Refinement certifies all fifteen within 91.68 seconds at the same objective threshold.
• Abstract（参考訳）: 我々は、間隔値テーブルの連続的な完備化に対して、固定尾根予測器が後悔していることを証明する。 我々の主定理は、一様誤差がニュアンス・フェールスケールとランクとは無関係に、漸近的に鋭い鉛直定数と定量的リーク安定性を持つことの検証可能な元のロー残条件を与える。 フルランクの構成は、候補を越えて指示を必要とする例を含む、機能ディメンションから認定ディメンションを分離する。 観測されたローアンカーは条件を計算可能とし、正確な行の幾何と大域的な探索は上界と可能なオリジナルテーブルの証人を検証する。 有限スケールの収縮と共通ドメインのモーメントフォールバックは構造的な結果を実行する。 4つの実世界のタスクはすべてのモデルの特徴を保持し、20のランク3のインスタンスを10^{-5}$の幅で認証する。 主な中央値の幅は中心モーメントよりも改善される。 残りの強化は、76.21秒以内に新しい20個の応答非依存マスクを同じ精度で認証する。 具体的な固定点予測器契約では、純粋なエネルギーは10秒で15の停止決定のうち13を認証する。 リファインメントは、同じ目標閾値で91.68秒以内に15を認証する。

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