Vi ger förbättrade konstanter för databeroende och varians känsliga konfidensgränser, som kallas empiriska Bernstein gränser, och utvidga dessa ojämlikheter till att hålla enhetligt över klasser av funktioner vars tillväxtfunktion är polynom i provet storlek n. Gränserna leder oss att överväga prov varians straff, en ny inlärningsmetod som tar hänsyn till den empiriska variansen av förlustfunktionen. Vi ger villkor under vilka urvalet varians bestraffning är effektiv. Framför allt är vi bundna av den alltför stora risk som metoden medför. Med hjälp av detta hävdar vi att det finns situationer där den överdrivna risken med vår metod är av ordning 1/n, medan den överskjutande risken för empirisk riskminimering är av ordning 1/ ε n. Vi visar några experimentella resultat, som bekräftar teorin. Slutligen diskuterar vi den potentiella tillämpningen av våra resultat för prov kompression system.
Maurer och Pontil REF substitut population varians av dess empiriska motsvarighet i överrisk bundet och införa urval varians straff som en regularizer.
Empirical Bernstein Bounds and Sample Variance Penalization
{'venue': 'COLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}