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经验风险是对训练集中的所有样本点损失函数的平均最小化。经验风险越小说明模型f(X)对训练集的拟合程度越好。
A Differentially Private Weighted Empirical Risk Minimization Procedure and its Application to Outcome Weighted Learning
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Non-asymptotic estimates of the minimal risk in statistical learning
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ERM-MinMaxGAP: Benchmarking and Mitigating Gender Bias in Multilingual Multimodal Speech-LLM Emotion Recognition
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Characterization of Gaussian Universality Breakdown in High-Dimensional Empirical Risk Minimization
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Environment-Adaptive Covariate Selection: Learning When to Use Spurious Correlations for Out-of-Distribution Prediction
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SILAGE: Memory-Efficient, Full-Gradient-Free Nonconvex Optimization for Nested Finite Sums
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How Should We Measure Empirical Risk when Synthesizing Population Data?
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Brownian Kernel Ladders
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On the Relationship Between CoCoA and ADMM for Distributed Empirical Risk Minimization
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Fast Rates for Nonstationary Weighted Risk Minimization
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Robotics-Inspired Guardrails for Foundation Models in Socially Sensitive Domains
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Change of measure through the Legendre transform
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Inferring Change Points in Regression via Sample Weighting
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PAC-Bayes Bounds for Gibbs Posteriors via Singular Learning Theory
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参考链接
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