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Rademacher complexities

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  1. TOOL · CL_352366 ·

    新的学习过程实现了通用的样本复杂度界限

    研究人员开发了一种新的学习过程，即使在重尾情况下，也能在凸学习问题中实现最先进的样本复杂度界限。该方法利用最优均值估计技术和Talagrand的通用链式方法，推导出了与高斯设置中发现的速率相匹配的样本复杂度上限。这代表了通用凸学习问题的一个重要通用性结果，表明具有相同L2结构的 সমস্যা 问题的样本复杂度界限可能相似，而与分布尾部行为无关。