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Minimax optimal transfer learning for high-dimensional additive regression

Seung Hyun Moon首次提交 2025-09-08 · 修订 2025-09-16 · v2arXiv预印本

高维可加回归的极小极大最优迁移学习AI 解读

This paper studies high-dimensional additive regression under the transfer learning framework, where one observes samples from a target population together with auxiliary samples from different but potentially related regression models. We first introduce a target-only estimation procedure based on the smooth backfitting estimator with local linear smoothing. In contrast to previous work, we establish general error bounds under sub-Weibull( $α$ ) noise, thereby accommodating…This paper studies high-dimensional additive regression under the transfer learning framework, where one observes samples from a target population together with auxiliary samples from different but potentially related regression models. We first introduce a target-only estimation procedure based on the smooth backfitting estimator with local linear smoothing. In contrast to previous work, we establish general error bounds under sub-Weibull($α$) noise, thereby accommodating…

高维与机器学习核、筛与局部多项式

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-16

作者发表记录：Seung Hyun Moon · 作者引用 431 · Biometrika ↗查看依据

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