A Similarity Measure Between Functions with Applications to Statistical Learning and Optimization

要約

このノートでは、2 つの関数間の類似性の新しい尺度を紹介します。
これは、2 つの関数の準最適性のギャップがどのように相互に変換されるかを定量化し、関数の類似性に関するいくつかの既存の概念を統合します。
便利な操作ルールがあることを示し、経験的なリスク最小化と非定常オンライン最適化におけるその使用法を説明します。

要約(オリジナル)

In this note, we present a novel measure of similarity between two functions. It quantifies how the sub-optimality gaps of two functions convert to each other, and unifies several existing notions of functional similarity. We show that it has convenient operation rules, and illustrate its use in empirical risk minimization and non-stationary online optimization.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google