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实体 ($\epsilon,\delta$)-Recovery Complexity

($\epsilon,\delta$)-Recovery Complexity

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  1. TOOL · CL_56187 ·

    新理论探讨测试时自适应的可学性

    研究人员开发了一个新的理论框架，用于分析机器学习模型中测试时自适应（TTA）的可学性。该框架引入了 $(\epsilon,\delta)$-恢复复杂性和 $(\epsilon,\rho)$-TTA 可学性等概念，以量化模型在没有标记数据的情况下适应不断变化的数据分布的速度。该研究推导了恢复复杂性的界限，强调了适应性和信息之间的权衡，并为 TTA 提供了统一的可学性保证。