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Optimality of Robust Online Learning

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Guo, Zheng-Chu ; Christmann, Andreas ; Shi, Lei:
Optimality of Robust Online Learning.
Fudan University Shanghai, China , 2023 . - 26 S.
DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.10060

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Abstract

In this paper, we study an online learning algorithm with a robust loss function Lσ for regression over a reproducing kernel Hilbert space (RKHS). The loss function Lσ involving a scaling parameter σ>0 can cover a wide range of commonly used robust losses. The proposed algorithm is then a robust alternative for online least squares regression aiming to estimate the conditional mean function. For properly chosen σ and step size, we show that the last iterate of this online algorithm can achieve optimal capacity independent convergence in the mean square distance. Moreover, if additional information on the underlying function space is known, we also establish optimal capacity dependent rates for strong convergence in RKHS. To the best of our knowledge, both of the two results are new to the existing literature of online learning.

Weitere Angaben

Publikationsform: Preprint, Postprint
Keywords: Online learning; Robust regression; Convergence analysis; Reproducing kernel Hilbert space
Fachklassifikationen: 68T05, 62J02, 68Q32, 62L20
Institutionen der Universität: Fakultäten
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Mathematik VII - Stochastik und maschinelles Lernen
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Mathematik VII - Stochastik und maschinelles Lernen > Lehrstuhl Mathematik VII - Stochastik und maschinelles Lernen - Univ.-Prof. Dr. Andreas Christmann
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik
Eingestellt am: 25 Apr 2023 05:11
Letzte Änderung: 25 Apr 2023 05:11
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/76097