Neues Ensemble-Lernverfahren kombiniert Margin-Varianz für bessere Generalisierung
Ein neues Forschungsdokument auf arXiv präsentiert einen innovativen Ansatz für Ensemble‑Learning, der die Margin‑Varianz explizit in die Verlustfunktion einbezieht. Während herkömmliche Methoden sich primär auf die Maximierung des erwarteten Margins konzentrieren, vernachlässigen sie die Varianz, die entscheidend für die Generalisierungsfähigkeit und die Robustheit gegenüber Überanpassung ist.
