arXiv · Machine Learning· Andrea Montanari, Kangjie Zhou·· 17 小时前AI 评分66
多索引模型经验风险最小化中的复制对称性破缺与算法阈值
Replica Symmetry Breaking and Algorithmic Thresholds in Empirical Risk Minimization under Multi-Index Model
AI 导读
Andrea Montanari 和 Kangjie Zhou 研究多索引模型下经验风险最小化的高维非凸优化景观，并提出增量近似消息传递算法 IAMP。论文在 n,d→∞ 且 n/d→α 的渐近条件下，刻画了 IAMP 达到的训练误差及训练误差与测试误差的关系，并讨论其在多项式时间算法中的预期最优性。
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