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Shetty

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  1. TOOL · CL_187183 ·

    新研究表明对抗者可以将学习误差增加对数因子

    Larsen、Pabbaraju 和 Shetty 的一篇新研究论文探讨了在面对来自单调对抗者的数据时,学习算法的理论极限。研究表明,由于对抗者添加的示例而引入的数据不可交换性,会使某些类别数据的学习误差固有地增加一个对数因子。这一发现挑战了额外正确标记的数据总是简化学习过程的假设,证明它实际上可能使学习变得更困难。