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  1. TOOL · CL_223013 ·

    新研究质疑多类别学习中正则化的局限性

    本文探讨了统计学习理论中关于预测问题的可学习性及其学习方法的根本性问题。研究表明，即使扩展假设类，学习也不能总是归结为正确学习。它还刻画了正确学习的精确要求，表明对于某些问题，大样本上的次线性误差是必要的。此外，该研究揭示了正则化的局限性，证明并非所有可正确学习的类别都可以通过结构风险最小化（SRM）学习器或局部正则化器来学习。