Flera författare har föreslagit visning öka som en lutning nedstigning söka efter en bra passform i funktionsutrymme. Vid varje iterationsobservation vägs man om med hjälp av lutningen för den underliggande förlustfunktionen. Vi presenterar en metod för viktfall för observationsvikter som motsvarar "robustifiera" den underliggande förlustfunktionen. I den extrema änden av förfall konvergerar detta tillvägagångssätt till förfall, som kan ses som att öka med en linjär underliggande förlustfunktion. Vi illustrerar den praktiska nyttan av viktminskning för att förbättra förutsägelse prestanda och presentera en motsvarighet mellan en form av vikt förfall och "Huberizing" -en statistisk metod för att göra förlustfunktioner mer robust.
Rosset REF föreslår en metod för viktfall för observationsvikter som motsvarar "robustifiera" den underliggande förlustfunktionen.
Robust boosting and its relation to bagging
{'venue': "KDD '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}