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原文
arXiv 机器学习· Daniel Cie\'slak, Andrzej Czy\.zewski·· 2 小时前AI 评分30

选择性预测中的选择代价

The Price of Choice in Selective Prediction

AI 导读

该研究刻画了选择性预测中验证风险-覆盖率合约的样本代价,证明在小间隙大菜单机制下,K 区间菜单的极大极小样本量为 $K(1-\kappa)/(\kappa\gamma^2)$,且精确交并检验(IUT)可达到该速率。

来源:arXiv 机器学习 · arxiv.org