Inom en statistisk inlärningsmiljö föreslår och studerar vi en iterativ legaliseringsalgoritm för minst kvadrater som definieras av en inkrementell gradientmetod. I synnerhet visar vi att, om alla andra parametrar är fast a priori, antalet passerar över data (epochs) fungerar som en legalisering parameter, och visa stark universell konsekvens, dvs... Nästan säker konvergens av risken, liksom skarpa finita urvalsbegränsningar för iteraterna. Våra resultat är ett steg mot att förstå effekten av flera epoker i stokastiska gradient tekniker i maskininlärning och förlitar sig på att integrera statistiska och optimeringsresultat.
Vi noterar att Rosasco och Villa får riskgränser för minst kvadratminimering med en inkrementell gradient metod i termer av antalet epoker REF.
Learning with Incremental Iterative Regularization
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}