Robuste Multitask-Schätzung für effizientes Lernen über ähnliche Probleme hinweg

Wir entwickeln einen robusten Multitask-Schätzer, der eine einzigartige Kombination von robuster Statistik (zum Lernen über ähnliche Instanzen hinweg) und LASSO-Regression (zum Debiasing der Ergebnisse) nutzt. Unser Schätzer liefert verbesserte Stichprobenkomplexitätsschranken in der Merkmalsanzahl d, insbesondere für "datenschwache" Instanzen, die am meisten vom Multitask-Lernen profitieren.