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        過度泛化誤差的穩(wěn)健估計

        2020-12-01 07:59:00黃收友伍自浩
        關(guān)鍵詞:經(jīng)驗

        黃收友,伍自浩

        (湖北師范大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院,湖北 黃石 435002)

        0 引言

        其中H是假設(shè)空間,L(yi,f(xi))為損失函數(shù),在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論中,通常選擇平方損失函數(shù),則有

        fz是未知真實(shí)函數(shù)的逼近。經(jīng)驗?zāi)繕?biāo)函數(shù)fz的泛化誤差可以表示為

        ε(f)=EL(Y,f(X))

        同樣選擇平方損失函數(shù),我們可以得到

        其中ρ是X×Y上的未知概率分布。fz的泛化能力通常運(yùn)用過度泛化誤差來刻畫,過度泛化誤差可以表示為

        ε(fz)-ε(fφ)

        其中fφ是可測函數(shù)空間φ上的最小泛化誤差,即

        備注1 在溫和條件下,fφ將很好地逼近未知的真實(shí)函數(shù),如果假設(shè)空間φ足夠大,則過度泛化誤差將任意小,在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論中,通常選用連續(xù)空間的緊子集。

        顯然,僅有過度泛化誤差不足以刻畫問題,我們不妨假設(shè)可加線性模型[1]如下

        Y=f*(X)+ε

        其中ε為噪聲,且當(dāng)滿足E(ε|x)=0時,可加線性模型中的未知真實(shí)函數(shù)就是條件均值函數(shù),換句話說,f*(X)=E(Y|X).

        1 穩(wěn)健經(jīng)驗風(fēng)險最小化

        在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論框架中,回歸問題已被廣泛研究[2]。在學(xué)習(xí)過程中,通常需要面對面風(fēng)險損失,尤其是經(jīng)驗風(fēng)險。為了取得更好的學(xué)習(xí)率,常常為考慮經(jīng)驗風(fēng)險最小化[3,4]。而進(jìn)行經(jīng)驗風(fēng)險最小化過程中,又很容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象,為更好刻畫誤差,通常會結(jié)合正則化的方法來處理問題,這也是我們常說的結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化[5]。

        然而,在處理現(xiàn)實(shí)問題中,常常遇到異常值點(diǎn)或離異值點(diǎn),會成為研究中的棘手問題,為此不得不采用穩(wěn)健估計的方法,目前已經(jīng)有許多這方面的研究[6~10]。

        在本文中,我們定義穩(wěn)健最小經(jīng)驗風(fēng)險函數(shù)為

        其中σ是正尺度參數(shù),損失函數(shù)為

        類似的,我們可以得到

        ε(f)=EL(y,f(x);y′,f(x′))

        其中(x,y)∈,(x′,y′)∈.

        2 比較定理

        在這一部分中,我們將闡述過度泛化誤差與預(yù)測誤差間的關(guān)系,并證得一個比較定理,有效地刻畫了學(xué)習(xí)問題中泛化能力與預(yù)測能力,以及它們間的上界。

        假設(shè)1 存在一個常數(shù)α>0, 使得下述不等式成立

        E|Y|1+α<+∞

        (1)

        備注2 需要特別指出的是:在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論框架下,常見的矩估計條件至少是二階或者更高階的,即:E|Y|q<+∞,其中q≥2,本文將該條件弱化到1+α階。接下來,我們將闡述穩(wěn)健經(jīng)驗風(fēng)險最小化的泛化能力與其預(yù)測能力之間的關(guān)系,也就是本文主要結(jié)論。

        定理1 設(shè)f*∶τ→是條件均值函數(shù)f*(X)=E(Y|X),以M為界。假設(shè)矩條件(1)成立,若σ>1,對于任何可測量的函數(shù)f*∶τ→以及‖f‖∞≤M,則有

        (2)

        其中,對于任何正數(shù)α,θα的取值為

        θα=min{α,2}

        且常數(shù)CH,α為

        CH,α=8M[(M+1)E|Y|1+α+12M3]

        證明 對于任何σ>1,不失一般性,假設(shè)兩個事件ⅠY和ⅡY如下:

        ⅠY={y-y′∶|y-y′|≥σ}

        以及

        ⅡY={y-y′∶|y-y′|<σ}

        注意到

        從而可得

        由于Pr(ⅠY)可以通過運(yùn)用馬爾可夫不等式求得有界,即

        (3)

        進(jìn)而可得

        另一方面

        (4)

        結(jié)合Holder不等式和不等式(3),則有

        從而可得

        (5)

        接下來,我們將刻畫第二部分的界,即

        為此,我們不妨設(shè)

        Fσ(s)=Lσ(s)-s2

        從而上式可表示為

        一方面,運(yùn)用均值定理,則有

        Fσ((y-y′)-(f(x)-f(x′)))-Fσ((y-y′)-(f*(x)-f*(x′)))

        另一方面,根據(jù)定義可知

        進(jìn)而利用均值定理,可得

        從而可得

        (6)

        結(jié)合(4),(5)和(6),我們可得

        其中θα=min{2,α}且CH,α=8M[(M+1)E|Y|1+α+12M3]

        3 結(jié)論

        本文研究了最小風(fēng)險的誤差估計。不僅將矩估計條件弱化到1+α階,而且刻畫了過度泛化誤差與預(yù)測誤差間的關(guān)系,運(yùn)用比較定理闡明了它們間的上界,并為進(jìn)一步研究學(xué)習(xí)率提供必要的理論準(zhǔn)備。

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