Improved PAC-Bayesian Bounds for Linear Regression
Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
Titre :
Improved PAC-Bayesian Bounds for Linear Regression
Auteur(s) :
Shalaeva, Vera [Auteur]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Fakhrizadeh Esfahani, Alireza [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Université de Lille
Germain, Pascal [Auteur]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Petreczky, Mihaly [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Université de Lille
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Fakhrizadeh Esfahani, Alireza [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Université de Lille
Germain, Pascal [Auteur]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Petreczky, Mihaly [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Université de Lille
Titre de la manifestation scientifique :
AAAI 2020 - Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence
Ville :
New York
Pays :
Etats-Unis d'Amérique
Date de début de la manifestation scientifique :
2020-02-07
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Apprentissage [cs.LG]
Résumé en anglais : [en]
In this paper, we improve the PAC-Bayesian error bound for linear regression derived in Germain et al. [10]. The improvements are twofold. First, the proposed error bound is tighter, and converges to the generalization ...
Lire la suite >In this paper, we improve the PAC-Bayesian error bound for linear regression derived in Germain et al. [10]. The improvements are twofold. First, the proposed error bound is tighter, and converges to the generalization loss with a well-chosen temperature parameter. Second, the error bound also holds for training data that are not independently sampled. In particular, the error bound applies to certain time series generated by well-known classes of dynamical models, such as ARX models.Lire moins >
Lire la suite >In this paper, we improve the PAC-Bayesian error bound for linear regression derived in Germain et al. [10]. The improvements are twofold. First, the proposed error bound is tighter, and converges to the generalization loss with a well-chosen temperature parameter. Second, the error bound also holds for training data that are not independently sampled. In particular, the error bound applies to certain time series generated by well-known classes of dynamical models, such as ARX models.Lire moins >
Langue :
Anglais
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Fichiers
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