کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
403771 677347 2016 14 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A local Vapnik–Chervonenkis complexity
ترجمه فارسی عنوان
پیچیدگی Vapnik - Chervonenkis محلی
کلمات کلیدی
پیچیدگی رادماکر محلی ؛ آنتروپی Vapnik Chervonenkis محلی ؛ مرزهای خطای تعمیمی؛ نظریه یادگیری آماری؛ اندازه گیری پیچیدگی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی

We define in this work a new localized version of a Vapnik–Chervonenkis (VC) complexity, namely the Local VC-Entropy, and, building on this new complexity, we derive a new generalization bound for binary classifiers. The Local VC-Entropy-based bound improves on the original Vapnik’s results because it is able to discard those functions that, most likely, will not be selected during the learning phase. The result is achieved by applying the localization principle to the original global complexity measure, in the same spirit of the Local Rademacher Complexity. By exploiting and improving a recently developed geometrical framework, we show that it is also possible to relate the Local VC-Entropy to the Local Rademacher Complexity by finding an admissible range for one given the other. In addition, the Local VC-Entropy allows one to reduce the computational requirements that arise when dealing with the Local Rademacher Complexity in binary classification problems.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neural Networks - Volume 82, October 2016, Pages 62–75
نویسندگان
, , ,