I denna uppsats studerar vi generaliseringsegenskaperna hos online inlärningsbaserade stokastiska metoder för övervakade inlärningsproblem där förlustfunktionen är beroende av mer än ett träningsprov (t.ex. metrisk inlärning, rankning). Vi presenterar en generisk frikopplingsteknik som gör det möjligt för oss att ge Rademacher komplexa-baserade generalisering felgränser. Våra gränser är i allmänhet strängare än de som uppnås av Wang et al. (2012) för samma problem. Med hjälp av vår frikopplingsteknik kan vi ytterligare uppnå snabba konvergensnivåer för starkt konvexa parvisa förlustfunktioner. Vi kan också analysera en klass av minne effektiva online lärande algoritmer för pairwise lärande problem som använder endast en begränsad delmängd av tidigare träningsprover för att uppdatera hypotesen vid varje steg. Slutligen, för att komplettera våra generalisering gränser, föreslår vi en ny minne effektiv online lärande algoritm för högre ordning inlärningsproblem med avgränsade ånger garantier.
Därefter har REF studerat den förbättrade generaliseringskapaciteten hos online-lärande algoritmer för parvisa förlustfunktioner med ramen för buffertprovtagning.
On the Generalization Ability of Online Learning Algorithms for Pairwise Loss Functions
{'venue': 'Journal of Machine Learning Research, W&CP 28(3) (2013)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}