バギングによってVCクラスをロバストに学習する

arXiv cs.LG ・ 2026-08-13

原題: Bagging Robustly Learns VC Classes with Linear Sample Complexity

AI による要約

VCクラスはバギングとロバストな経験的リスク最小化を組み合わせた手法で、線形のサンプル複雑さで学習できることが証明された。従来の上限を大幅に改善した。この手法は、RERMを複数の独立したブートストラップサンプルで計算し、その多数決を出力する。ロバストな学習のための新しいアプローチが提案された。

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