Компьютерные науки > Машинное обучение [представлено 19 июня 2024 года (v1), последний пересмотренный 16 сентября 2026 года (эта версия, v4)] Название: Разрыв $T__ {2/3} Барьер для последовательности калибровки PDF HTML (экспериментальный) резюме: набор вероятностных прогнозов калибруется, если каждое прогнозирование прогностического лица близко приближается к эмпирическому распределению результатов на подмножестве временных этапов, где было сделано это предсказание. Мы изучаем основополагающую проблему онлайнового калиброванного прогнозирования двоичных последовательностей в соответствии со стандартной калибровочной погрешностью $_1 долл., которая была первоначально изучена Fox & Vohra (1998). Они вычислили алгоритм с погрешностью калибровки в $O(T) {2/3} долларов после временных шагов, и показали более низкую границу в размере $\Omega(T>1/2} долл. США. Эти границы оставались неизменными на протяжении двух десятилетий, пока Qiao & Valiant (2021) не улучшил нижний предел до $\Omega(T__0,528}, введя комбинаторную игру под названием Sign Security и продемонстрировав, что более низкие пределы для этой игры подразумевают более низкий предел калибровки. В этом документе мы впервые улучшаем верхний предел $O(T) {2/3} по калибровочной ошибке Fotor & Vohra. Мы делаем это, внедряя вариант игры Qiao & Valiant, которую мы называем сохранением знаков с повторной помощью (SPR). Мы доказываем, что связь между SPR и калиброванным прогнозом носит двунаправленный характер: нижние границы для…
Разрыв барьера в размере $T {2/3} для последовательной калибровки
arXiv:2406.13668v4 Annualection Type: заменить резюме: набор вероятностных прогнозов калибруется, если каждый прогнозируемый близко приближается к эмпирическому распределению результатов на подмножестве временных этапов, где было сделано это предсказание. Мы изучаем основополагающую проблему онлайнового калиброванного прогнозирования двоичных последовательностей в соответствии со стандартной калибровочной погрешностью $_1 долл., которая была первоначально изучена Fox & Vohra (1998). Они вычислили алгоритм с погрешностью калибровки в $O(T) {2/3} долларов после временных шагов, и показали более низкую границу в размере $\Omega(T>1/2} долл. США. Эти границы оставались неизменными на протяжении двух десятилетий, пока Qiao & Valiant (2021) не улучшил нижний предел до $\Omega(T__0,528}, введя комбинаторную игру под названием Sign Security и продемонстрировав, что более низкие пределы для этой игры подразумевают более низкий предел калибровки. В этом документе мы впервые улучшаем верхний предел $O(T) {2/3} по калибровочной ошибке Fotor & Vohra. Мы делаем это, вводя вариант