正則化$f$-ダイバージェンス・カーネル検定

要約

$f$-ダイバージェンス族を用いた実用的なカーネルベースの2標本検定フレームワークを提案。正則化変分表現のウィットネス関数をカーネル法で推定し、ハイパーパラメータに適応的な検定を実現する。特にホッケースティック・ダイバージェンスに注目し、差分プライバシー監査や機械学習の忘却（Machine Unlearning）評価への応用を示す。

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