机构名称：
¥ 3.0
用于在SGD中绘制随机批次。我们的符号还允许确定性算法，因为A可以自由忽略输入参数ξ而仅取决于数据。有很多方法可以定义学习算法的稳定性。如Shalev-Shwartz等人所述。 （2010），稳定性的每一个定义都量化了训练集D的输出对小变化的敏感性，但它们都定义了“输出的敏感性”和“训练集中的小变化”。 我们介绍了两个定义稳定性的主要结果，并将结果扩展到第5.3节中的许多相关概念。 最强的可能性之一是，对于所有数据集和所有测试点，每个预测都不对删除任何单个观察结果不敏感。 以下定义与统一的预测稳定性密切相关（例如，参见Dwork和Feldman，2018年）。如Shalev-Shwartz等人所述。（2010），稳定性的每一个定义都量化了训练集D的输出对小变化的敏感性，但它们都定义了“输出的敏感性”和“训练集中的小变化”。我们介绍了两个定义稳定性的主要结果，并将结果扩展到第5.3节中的许多相关概念。最强的可能性之一是，对于所有数据集和所有测试点，每个预测都不对删除任何单个观察结果不敏感。以下定义与统一的预测稳定性密切相关（例如，参见Dwork和Feldman，2018年）。
包装提供无假设的稳定性
主要关键词
相关文件推荐
