Tighter PAC-Bayes Generalisation Bounds ...

Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
Titre :
Tighter PAC-Bayes Generalisation Bounds by Leveraging Example Difficulty
Auteur(s) :
Biggs, Felix [Auteur]
Department of Computer science [University College of London] [UCL-CS]
Guedj, Benjamin [Auteur] refId
University College of London [London] [UCL]
Department of Computer science [University College of London] [UCL-CS]
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique [Inria]
Inria Lille - Nord Europe
The Alan Turing Institute
The Inria London Programme [Inria-London]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Titre de la manifestation scientifique :
AISTATS 2023 - 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics
Ville :
Valencia
Pays :
Espagne
Date de début de la manifestation scientifique :
2023-04-25
Date de publication :
2022-10-20
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Apprentissage [cs.LG]
Résumé en anglais : [en]
We introduce a modified version of the excess risk, which can be used to obtain tighter, fast-rate PAC-Bayesian generalisation bounds. This modified excess risk leverages information about the relative hardness of data ...
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Langue :
Anglais
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Commentaire :
22 pages
Collections :
Source :
Harvested from HAL
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