非同期分解による高次元オンライン学習：発散しない結果、動的正則化、そしてその先
arXiv stat.ML / 2026/3/24
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要点
- 本論文は、高次元オンライン学習における重要な限界、すなわち既存手法の誤差境界や必要なバッチごとのサンプル数が、より多くのバッチが到着するにつれて発散しうる点に取り組む。
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