Som ett nytt inlärningsparadigm modellerar LDL (Label Distribution learning) uttryckligen tvetydighet med definitionen av etikettbeskrivningsexamen. Även om mycket arbete har gjorts för att hantera tillämpningar i verkligheten, är de teoretiska resultaten på LDL fortfarande outforskade. I detta dokument omprövar vi LDL från teoretiska aspekter till att analysera inlärningsförmågan hos LDL. För det första tillhandahålls riskgränser för tre representativa LDL-algoritmer (AA-kNN, AA-BP och SA-ME). För AA-kNN antas Lipschitzness i distributionsfunktionen begränsa risken, och för AA-BP och SA-ME används rademachers komplexitet för att ge databeroende riskgränser. För det andra föreslås ett generellt plug-in-beslut teorem för att förstå förhållandet mellan LDL och klassificering, vilket avslöjar att approximationen till den villkorade sannolikhetsfördelning funktion i absoluta förlustgarantier närmar sig den optimala klassificeringen, och även databeroende fel sannolikhetsgränser presenteras för motsvarande LDL-algoritmer för att utföra klassificering. Så vitt vi vet är detta kanske den första forskningen om LDL-teorin.
Enligt den teoretiska analysen REF är LDL ungefärligt till den optimala klassificeringen genom att lära sig om de fall som märkts med mark-truth-etikettdistributioner.
Theoretical Analysis of Label Distribution Learning
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}