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  Algorithmic Stability and Generalization Performance

Bousquet, O., & Elisseeff, A. (2001). Algorithmic Stability and Generalization Performance. In T. Leen, T. Dietterich, & V. Tresp (Eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 13 (pp. 196-202). Cambridge, MA, USA: MIT Press.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-E2AA-C Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-0EFD-0
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://papers.nips.cc/paper/1854-algorithmic-stability-and-generalization-performance.pdf (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Bousquet, O1, Autor           
Elisseeff, A1, Autor           
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We present a novel way of obtaining PAC-style bounds on the generalization error of learning algorithms, explicitly using their stability properties. A \em stable learner being one for which the learned solution does not change much for small changes in the training set. The bounds we obtain do not depend on any measure of the complexity of the hypothesis space (e.g. VC dimension) but rather depend on how the learning algorithm searches this space, and can thus be applied even when the VC dimension in infinite.
We demonstrate that regularization networks possess the required stability property and apply our method to obtain new bounds on their generalization performance.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2001-04
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 1437
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Fourteenth Annual Neural Information Processing Systems Conference (NIPS 2000)
Veranstaltungsort: Denver, CO, USA
Start-/Enddatum: 2000-11-27 - 2000-12-02

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Neural Information Processing Systems 13
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Leen, TK, Herausgeber
Dietterich, TG, Herausgeber
Tresp, V, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA, USA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 196 - 202 Identifikator: ISBN: 0-262-12241-3