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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag
Standort: ---
Exemplare: ---
heiBIB
 Online-Ressource
Verfasst von:Boll, Bastian [VerfasserIn]   i
 Zeilmann, Alexander [VerfasserIn]   i
 Petra, Stefania [VerfasserIn]   i
 Schnörr, Christoph [VerfasserIn]   i
Titel:Self-certifying classification by linearized deep assignment
Verf.angabe:Bastian Boll, Alexander Zeilmann, Stefania Petra, Christoph Schnörr
Ausgabe:Version v2
E-Jahr:2022
Jahr:18 Feb 2022
Umfang:19 S.
Fussnoten:Online veröffentlicht am 26. Januar 2022 ; Gesehen am 10.01.2024
Titel Quelle:Enthalten in: De.arxiv.org
Ort Quelle:[Erscheinungsort nicht ermittelbar] : Arxiv.org, 1991
Jahr Quelle:2022
Band/Heft Quelle:(2022), Artikel-ID 2201.11162, Seite 1-19
Abstract:We propose a novel class of deep stochastic predictors for classifying metric data on graphs within the PAC-Bayes risk certification paradigm. Classifiers are realized as linearly parametrized deep assignment flows with random initial conditions. Building on the recent PAC-Bayes literature and data-dependent priors, this approach enables (i) to use risk bounds as training objectives for learning posterior distributions on the hypothesis space and (ii) to compute tight out-of-sample risk certificates of randomized classifiers more efficiently than related work. Comparison with empirical test set errors illustrates the performance and practicality of this self-certifying classification method.
DOI:doi:10.48550/arXiv.2201.11162
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.11162
 kostenfrei: Volltext: http://arxiv.org/abs/2201.11162
 DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.11162
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Computer Science - Machine Learning
 Mathematics - Optimization and Control
 Statistics - Machine Learning
K10plus-PPN:1818764601
Verknüpfungen:→ Sammelwerk

Permanenter Link auf diesen Titel (bookmarkfähig):  https://katalog.ub.uni-heidelberg.de/titel/68972763   QR-Code
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