ComplexOrlicz
ComplexOrliczは、撤回済みプレプリント ComplexOrlicz撤回プレプリント で提案された、異分散回帰向けの不確実性推定手法である。 平均 と標準偏差 を複素数
として埋め込み、実数ターゲット との複素残差半径 にOrlicz型損失を適用する。 本文は、この幾何により平均勾配と分散勾配が予測空間で直交し、さらに形状パラメータ によりガウス的損失から重尾ロバスト損失へ連続的に移行できると主張する。
重要な注意点として、この概念は撤回済み・未査読プレプリントに基づく。 撤回理由はLaTeXの書式設定と表示上の問題とされるが、本文には重複段落、未解決参照、表記崩れも見られる。 したがって、ComplexOrliczは現時点では検証済み手法ではなく、再現実験と数式確認が必要な研究アイデアとして扱う。
Faithful異分散回帰論文は、ComplexOrliczプレプリントが比較対象として言及する「faithful training」の元論文である。 Faithful異分散回帰は複素埋め込みではなく、SSEによる平均学習とstop-gradient付き分散NLLにより、平均推定がmean-only baselineより悪化しないことを保証する。