Separating Oblivious and Adaptive Models of Variable Selection
区分变量选择中的遗忘模型与自适应模型
机构 * University of Washington(华盛顿大学) ; University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校)
AI总结 本文研究ℓ∞稀疏恢复的统计与计算复杂性,证明遗忘模型下最优误差可在近线性时间内以约k log d样本达到,而自适应模型至少需要k²样本,与ℓ₂设置形成对比。
Comments 40 pages, Extended abstract accepted for presentation at COLT 2026