کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6863911 | 1439529 | 2018 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Randomized learning: Generalization performance of old and new theoretically grounded algorithms
ترجمه فارسی عنوان
یادگیری تصادفی: عملکرد عمومی سازی الگوریتم های مبتنی بر نظریه های قدیمی و جدید
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In the context of assessing the generalization abilities of a randomized model or learning algorithm, PAC-Bayes and Differential Privacy (DP) theories are the state-of-the-art tools. For this reason, in this paper, we will develop tight DP-based generalization bounds, which improve over the current state-of-the-art ones both in terms of constants and rate of convergence. Moreover, we will also prove that some old and new randomized algorithm, show better generalization performances with respect to their non private counterpart, if the DP is exploited for assessing their generalization ability. Results on a series of algorithms and real world problems show the practical validity of the achieved theoretical results.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 298, 12 July 2018, Pages 21-33
Journal: Neurocomputing - Volume 298, 12 July 2018, Pages 21-33
نویسندگان
Luca Oneto, Francesca Cipollini, Sandro Ridella, Davide Anguita,