预印本前沿

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Finite-sample bounds for regularized optimal transport

Alberto González-Sanz · Marcel Nutz · Austin J. Stromme首次提交 2026-06-24 · 修订 2026-06-24 · v1arXiv预印本

正则化最优传输的有限样本界AI 解读

We study the sample complexity of regularized optimal transport for general convex regularizations including the Kullback--Leibler divergence and $L^p$ penalties. Our main results are non-asymptotic bias and variance bounds for the empirical cost, with explicit dependence on the regularization parameter and on the intrinsic dimension of the marginals. Our approach simultaneously improves, unifies, and extends existing finite-sample bounds. In particular, we improve the state…We study the sample complexity of regularized optimal transport for general convex regularizations including the Kullback--Leibler divergence and $L^p$ penalties. Our main results are non-asymptotic bias and variance bounds for the empirical cost, with explicit dependence on the regularization parameter and on the intrinsic dimension of the marginals. Our approach simultaneously improves, unifies, and extends existing finite-sample bounds. In particular, we improve the state…

正则化与变量选择

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-12

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