抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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「リスク」(例えば,CVaR,傾斜リスク,DROリスク)の多くの新規概念が提案され,研究されているが,これらのリスクは,上側の損失テールの平均と少なくとも敏感であり,ダウンサイドの偏差を無視する傾向がある。著者らは,双方向方式で損失偏差をペナルティする相補的な新しいリスククラスを研究し,一方,平均分散によって提供されるよりも,テール感度に関してより多くの柔軟性を持つ。このクラスレットは,明示的な勾配クリッピングのない高確率学習保証を導き,模擬データと実データの両方を用いた経験的テストは,勾配ベース学習者によってもたらされる試験損失分布の主要特性に対して,高度な制御を例証した。【JST・京大機械翻訳】