研究人员已经证明，多组归纳学习模型可能会经历错误率的显著增加。这种惩罚会随着组的数量线性增长，最高可达样本量的平方根。这与相似统计环境中的最优学习器形成对比，后者的惩罚是对数级的，并且与组的数量无关。 AI
影响 突出了在对多样化数据集进行训练的模型在公平性和准确性方面可能存在的局限性。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍机器学习理论发现的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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We show every multi-group learner in the transductive setting may incur a multiplicative penalty in its error rate on some group relative to the error rate achievable in the single-group setting, and the penalty can increasing linearly with the number of groups, up to roughly the…