予測モデルの可逆性について

入力と出力が一対一に対応するとき，その関数は可逆であるという．本研究では可逆性制約を考えて，可逆な予測モデルに関する最近の研究について紹介する．さらに我々の研究Okuno and Imaizumi (2024) の紹介として，可逆性が既存のリプシッツ制約などと比べてどの程度強い制約であるのかをミニマックスレートの観点から議論する．提案法としてノンパラメトリックな可逆推定量を紹介し，ミニマックス最適性を達成することを説明する．...

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Bibliographic Details
Published in日本統計学会誌 Vol. 54; no. 2; pp. 205 - 220
Main Author 奥野, 彰文
Format Journal Article
LanguageJapanese
Published 一般社団法人 日本統計学会 04.03.2025
Subjects
ノンパラメトリック推定
ミニマックスレート
可逆性
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ISSN0389-5602
2189-1478
DOI10.11329/jjssj.54.205

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Summary:入力と出力が一対一に対応するとき，その関数は可逆であるという．本研究では可逆性制約を考えて，可逆な予測モデルに関する最近の研究について紹介する．さらに我々の研究Okuno and Imaizumi (2024) の紹介として，可逆性が既存のリプシッツ制約などと比べてどの程度強い制約であるのかをミニマックスレートの観点から議論する．提案法としてノンパラメトリックな可逆推定量を紹介し，ミニマックス最適性を達成することを説明する．
ISSN:0389-5602
2189-1478
DOI:10.11329/jjssj.54.205