Bayes-Sufficient Representations in Supervised Learning

Diese Arbeit definiert Bayes-suffiziente Repräsentationen im überwachten Lernen und konzentriert sich auf Informationen, die für die Vorhersage relevant sind, basierend auf einem festen Entscheidungsproblem und einer Verlustfunktion. Sie führt das Konzept eines Bayes-Quotienten ein und verbindet den Rahmen mit der Eigenschaftselizitation, wobei gezeigt wird, wie verschiedene Verlustfunktionen spezifische Bayes-optimale Aktionen erfordern.