Статья сотрудников HDI Lab получила Spotlight доклад на конференции AISTATS 2026
Статья «Gaussian Approximation and Multiplier Bootstrap for Stochastic Gradient Descent», написанная учёными Международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных: Марина Шешукова, Сергеей Самсонов, Денис Беломестный, Алексей Наумов, совместно с Eric Moulines, Qi-Man Shao и Zhuo-Song Zhang принята в программу 29-й ежегодной конференции по искусственному интеллекту и статистике (AISTATS) как Spotlight.
В статье была устанавлена неасимптотическая корректность процедуры мультипликативного бутстрэпа для построения доверительных множеств с использованием алгоритма стохастического градиентного спуска (SGD). При выполнении соответствующих условий регулярности разработанный подход позволяет избежать необходимости аппроксимации предельной ковариации итераций SGD в схеме Поляка–Рупперта, что, в свою очередь, даёт возможность получить скорости аппроксимации в выпуклой метрике вплоть до порядка 1/ √ n. Примечательно, что эта скорость может быть выше той, которую удаётся установить в рамках центральной предельной теоремы Поляка–Юдицкого. По словам авторов статьи, это даёт первую полностью неасимптотическую оценку точности бутстрэп-аппроксимаций в алгоритмах SGD. Анализ опирается на результаты о гауссовской аппроксимации для нелинейных статистик независимых случайных величин.
Annual Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) – престижная международная конференция в области машинного обучения, статистики и искусственного интеллекта, проводящаяся с 1985. Нынешняя, 29-я по счёту, конференция AISTATS будет проходить с 2 по 5 мая в г. Танжер, Марокко. Конференция AISTATS входит в список ACONF НИУ ВШЭ. Статьи, опубликованные в её рамках, имеют рейтинг A.
Международная лаборатория стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных: Младший научный сотрудник
Международная лаборатория стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных: Заведующий лабораторией
Международная лаборатория стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных: Ведущий научный сотрудник
Международная лаборатория стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных: Научный руководитель
Full Professor, Machine Learning, Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence Full Professor, Laboratoire de Recherche de l'EPITA, Ecole Pour l'Informatique et les Techniques Avancees
Full Professor, Statistics and Data Science, Southern University of Science and Technology
Assistant Professor, Shanghai Jiao Tong University
