Learning Theory领域论文

资 源 简 介

Learning Theory领域论文

详 情 说 明

Learning Theory是机器学习领域中研究算法理论基础的重要分支，它通过数学工具分析学习算法的性能边界和可行性。核心研究通常围绕以下几个方向展开：

泛化误差分析 探讨模型在训练集外的表现，通过VC维、Rademacher复杂度等工具量化模型从训练数据到未知数据的泛化能力。经典理论如PAC学习框架给出了误差概率与样本量的明确关系。

样本复杂度 研究达到特定精度所需的最小样本量。例如，监督学习中，样本复杂度与假设空间大小呈正相关，而现代深度学习则关注过参数化模型的样本效率。

优化与收敛性 分析梯度下降等优化算法在凸/非凸场景下的收敛速率，以及局部最优解与全局最优解的关系。近期研究更关注随机优化和自适应学习率的理论保证。

对抗鲁棒性 解释对抗样本现象的理论框架，如证明某些分类器在高维空间必然存在输入扰动导致的误判，并推导鲁棒训练的样本下界。

该领域经典论文如Vapnik的统计学习理论奠定了基础，而近年研究则聚焦深度学习的理论解释（如神经切线核）。学者常通过COLT、NeurIPS等会议发表前沿成果，推动对"深度学习为何有效"的本质理解。