Рационализация с учетом знаний и неконвультируемой квадратной коробки для обеспечения функционирования совместных групп и структурированного плавности

arXiv: 261 0355428v1 Annualce Type: New Hightreat: Структурированное слабое обучение является одной из ведущих парадигм для моделирования высокомерных данных, поскольку это позволяет обеспечить тщательную интеграцию подтвержденных доминиканскими системами структурных приводов в процесс обучения. В числе этих приводов в реальном мире уже определенная групповая структура и сглаживаемость по кусочкам являются повсеместной. Вместе с тем большинство существующих методов структурированной легализации построены на квадратных потерях и выпуклых санкциях, редко совместно моделируя эти два взаимодополняющих структурных привода и сталкиваясь с двумя ключевыми ограничениями. Их оптимальные параметры настройки чувствительны к неизвестному уровню шума $sigma$ из-за потери квадрата. Тем временем выпуклые наказания приводят к естественной предубежденности в оценке и сильному перегибу больших масштабов. Для решения этих вопросов мы предлагаем создать систему неконструктивной структурной корректировки для упорядочения квадратного хода (NS$3 долл. СШАR), которая позволит свести к минимуму потери квадратного корня в размере $sigma$ и совместить штраф в размере невыпущенного доллара США