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RESEARCH · CL_30821 · May 13 · 15:41

新理论定义了机器学习模型可学习性的最优规模

研究人员引入了一个名为Scale-Sensitive Shattering的新理论框架，用于理解机器学习模型可学习性和均匀收敛的最优规模。研究结果在特定规模下建立了均匀收敛、无偏学习和fat-shattering维度之间的等价关系。这项工作反驳了一个长期存在的猜想，并为度量熵提供了更紧密的界限，对积分概率度量具有启示意义。