RESEARCHarXiv CS.LG·vor 6T
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.
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