这篇论文提出了函数风险最小化(FRM)框架，通过在函数空间中度量-20250101061151

爱可可-爱生活 · 微博 · AI · 2025-01-01 06:11

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2025-01-01 06:11 本条微博链接这篇论文提出了函数风险最小化(FRM)框架，通过在函数空间中度量损失，为现代机器学习中复杂模型和数据集提供了一种更灵活、更鲁棒的替代方案，并发现FRM在过参数化场景下隐式地寻找能解释数据的最简单模型，从而在多个任务上实现了优于传统经验风险最小化(ERM)的性能，其核心思想是将噪声建模从输出空间转移到函数空间，更好地捕捉数据的结构化变化。 ………………………………

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