Wasserstein的分布在强大的优化方面已成为强大估计的有力框架,享受良好的样本外部性能保证,良好的正则化效果以及计算上可易处理的双重重新纠正。在这样的框架中,通过将最接近经验分布的所有概率分布中最接近的所有概率分布中最小化的最差预期损失来最大程度地减少估计量。在本文中,我们提出了一个在噪声线性测量中估算未知参数的Wasserstein分布稳定的M估计框架,我们专注于分析此类估计器的平方误差性能的重要且具有挑战性的任务。我们的研究是在现代的高维比例状态下进行的,在该状态下,环境维度和样品数量都以相对的速度进行编码,该速率以编码问题的下/过度参数化的比例。在各向同性高斯特征假设下,我们表明可以恢复平方误差作为凸 - 串联优化问题的解,令人惊讶的是,它在最多四个标量变量中都涉及。据我们所知,这是在Wasserstein分布强劲的M估计背景下研究此问题的第一项工作。
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