高次元ネットワークと平均二乗誤差の可能なミススペックモデル

arXiv stat.ML ・ 2026-08-13

原題: High-dimensional networks and mean squared error for possibly misspecified models

AI による要約

高次元ネットワークでは、多くのパラメータと観測値がある場合に、ノードの近傍の推定が可能である。ノードの近傍は線形モデルで推定されることが多いが、真のモデルが線形の場合と非線形の場合で結果が異なる。リッジパラメータの平均二乗誤差への影響を示す。

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