Bayes-Sufficient Representations in Supervised Learning

En 3 lignesArticle théorique définissant les représentations Bayes-suffisantes en apprentissage supervisé. Une représentation est Bayes-suffisante si une tête de prédiction peut l'utiliser pour implémenter une règle d'action optimale au sens de Bayes. Le cadre relie la suffisance à l'élicitation de propriétés et montre que la perte détermine l'information pertinente requise.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain