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你在2018年讀過的最好的機器學(xué)習(xí)論文是什么？

我不知道絕對最好，但對我來說最難忘的是：公平分類的減少方法，發(fā)表于ICML 2018。

我非常喜歡這篇論文的原因是它通過拉格朗日將約束學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)化為正常的學(xué)習(xí)問題。約束學(xué)習(xí)對于許多現(xiàn)實世界的應(yīng)用是重要的，在這些應(yīng)用中我們希望學(xué)習(xí)的預(yù)測器除了具有高精度之外還滿足各種約束。在上面的論文中，研究的具體約束是公平約束。

通過拉格朗日，我們可以調(diào)用標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)理論結(jié)果來推斷我們滿足約束的程度。例如，我們可以使用泛化誤差界來推斷我們對看不見的測試數(shù)據(jù)的滿足程度。這是我見過的最優(yōu)雅和原則性的黑盒約束學(xué)習(xí)方法之一。

寶寶起名起名

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