In Theory and Practice - On the Rate of Convergence of Implementable Neural Network Regression Estimates
Notice bibliographique
Résumé
In theory, recent results in nonparametric regression show that neural network estimates are able to achieve good rates of convergence provided suitable assumptions on the structure of the regression function are imposed. However, these theoretical analyses cannot explain the practical success of neural networks since the theoretically studied estimates are defined by minimizing the empirical L_2 risk over a class of neural networks and in practice, solving this kind of minimization problem is not feasible. Consequently, the neural networks examined in theory cannot be implemented as they are defined. This means that neural network in applications differ from the ones that are analyzed theoretically. In this thesis we narrow the gap between theory and practice. We deal with neural network regression estimates for (p,C)-smooth regression functions m that satisfy a projection pursuit model. We construct three implementable neural network estimates and show that each of them achieve up to a logarithmic factor the optimal univariate rate of convergence. Firstly, for univariate regression functions with p contained in [-1/2,1] we construct a neural network estimate with one hidden layer where the weights are learned via gradient descent. The starting weights are randomly chosen from an interval independently of the data. The interval is large enough to guarantee that the estimate is close to a piecewise constant approximation. Secondly, for multivariate regression functions with p contained in (0,1] we construct a neural network estimate with one hidden layer where the weights are learned via gradient descent. The initial weights are chosen from specific intervals dependently on the data and the projection directions. This choice guarantees that the estimate is close to a piecewise constant approximation. The projection directions are repeatedly chosen randomly. Lastly, for multivariate regression functions with p>0 we construct a multilayer neural network estimate. The value of the inner weights are prescribed dependently on the projection directions by a new approximation result for a projection pursuit model by piecewise polynomials. The outer weights are chosen by solving a linear equation system. The projection directions are repeatedly chosen randomly. Since we are able to show a rate of convergence that is independent of the dimension of the data our second and third estimates are able to circumvent the curse of dimensionality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,206 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».