亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Kernel-based online regression with canal loss

凸性 次线性函数 数学 趋同(经济学) 数学优化 核(代数) 均方误差 超参数 计算机科学 财产(哲学) 功能(生物学) 算法 应用数学 统计 组合数学 金融经济学 认识论 生物 哲学 进化生物学 经济 经济增长
作者
Xijun Liang,Zhipeng Zhang,Yong Song,Ling Jian
出处
期刊:European Journal of Operational Research [Elsevier BV]
卷期号:297 (1): 268-279 被引量:9
标识
DOI:10.1016/j.ejor.2021.05.002
摘要

Typical online learning methods have brought fruitful achievements based on the framework of online convex optimization. Meanwhile, nonconvex loss functions also received numerous attentions for their merits of noise-resiliency and sparsity. Current nonconvex loss functions are typically designed as smooth for the ease of designing the optimization algorithms. However, these loss functions no longer have the property of sparse support vectors. In this work, we focus on regression with a special type of nonconvex loss function (i.e., canal loss), and propose a kernel-based online regression algorithm, n̲oise-r̲esilient o̲nline r̲egression (NROR), to deal with the noisy labels. The canal loss is a type of horizontally truncated loss and has the merit of sparsity. Although the canal loss is nonconvex and nonsmooth, the regularized canal loss has a property similar to convexity which is called strong pseudo-convexity. Furthermore, the sublinear regret bound of NROR is proved under certain assumptions. Experimental studies show that NROR achieves low prediction errors in terms of mean absolute error and root mean squared error on the datasets of heavy noisy labels. Particularly, we check whether the convergence assumption strictly holds in practice and find that the assumptions required for convergence are rarely violated, and the convergence rate is not affected.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
八个猪宝贝完成签到,获得积分10
15秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
17秒前
lameliu完成签到,获得积分10
28秒前
31秒前
香蕉觅云应助Viiigo采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
老石完成签到 ,获得积分10
1分钟前
chichqq发布了新的文献求助30
2分钟前
2分钟前
evil发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
珂珂完成签到 ,获得积分10
2分钟前
小蘑菇应助evil采纳,获得10
2分钟前
3分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
Dandelion完成签到,获得积分10
4分钟前
4分钟前
完美世界应助nsc采纳,获得10
4分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
4分钟前
所所应助nsc采纳,获得10
4分钟前
小蘑菇应助nsc采纳,获得50
4分钟前
Ava应助nsc采纳,获得10
4分钟前
隐形曼青应助nsc采纳,获得10
4分钟前
慕青应助nsc采纳,获得10
4分钟前
脑洞疼应助nsc采纳,获得10
4分钟前
善学以致用应助nsc采纳,获得10
4分钟前
ding应助nsc采纳,获得30
4分钟前
Hello应助nsc采纳,获得10
4分钟前
烟花应助nsc采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
4分钟前
漫步随心完成签到,获得积分20
5分钟前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
5分钟前
5分钟前
今后应助nsc采纳,获得10
6分钟前
bkagyin应助nsc采纳,获得10
6分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 2400
Ophthalmic Equipment Market by Devices(surgical: vitreorentinal,IOLs,OVDs,contact lens,RGP lens,backflush,diagnostic&monitoring:OCT,actorefractor,keratometer,tonometer,ophthalmoscpe,OVD), End User,Buying Criteria-Global Forecast to2029 2000
Optimal Transport: A Comprehensive Introduction to Modeling, Analysis, Simulation, Applications 800
Official Methods of Analysis of AOAC INTERNATIONAL 600
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 588
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
T/CIET 1202-2025 可吸收再生氧化纤维素止血材料 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3957061
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3503084
关于积分的说明 11111255
捐赠科研通 3234121
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1787751
邀请新用户注册赠送积分活动 870762
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 802264