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On the sample complexity of entropic optimal transport

Philippe Rigollet · Austin J. Stromme刊期 2025-02-01 · 卷 53（1）The Annals of Statistics已编入正刊

熵正则化最优传输的样本复杂度AI 解读

We study the sample complexity of entropic optimal transport in high dimensions using computationally efficient plug-in estimators. We significantly advance the state of the art by establishing dimension-free, parametric rates for estimating various quantities of interest, including the entropic regression function, which is a natural analog to the optimal transport map. As an application, we propose a practical model for transfer learning based on entropic optimal transport…

半参数与非参数
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