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  Algorithmic Stability and Generalization Performance

Bousquet, O. (2001). Algorithmic Stability and Generalization Performance. Advances in Neural Information Processing Systems, 196-202.

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-E2AA-C 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-E2AB-A
資料種別: 会議論文

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作成者

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 作成者:
Bousquet, O1, 著者           
Leen, 編集者
T.K., 編集者
Dietterich, T.G., 編集者
Tresp, V., 編集者
所属:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: We present a novel way of obtaining PAC-style bounds on the generalization error of learning algorithms, explicitly using their stability properties. A \em stable learner being one for which the learned solution does not change much for small changes in the training set. The bounds we obtain do not depend on any measure of the complexity of the hypothesis space (e.g. VC dimension) but rather depend on how the learning algorithm searches this space, and can thus be applied even when the VC dimension in infinite. We demonstrate that regularization networks possess the required stability property and apply our method to obtain new bounds on their generalization performance.

資料詳細

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言語:
 日付: 2001-04
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子（DOI, ISBNなど）: ISBN: 0-262-12241-3
URI: http://books.nips.cc/nips13.html
BibTex参照ID: 1437
 学位: -

関連イベント

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イベント名: Fourteenth Annual Neural Information Processing Systems Conference (NIPS 2000)
開催地: Denver, CO, USA
開始日・終了日: -

訴訟

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Project information

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出版物 1

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出版物名: Advances in Neural Information Processing Systems
種別: 学術雑誌
 著者・編者:
所属:
出版社, 出版地: Cambridge, MA, USA : MIT Press
ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 196 - 202 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: -