分层函数噪声敏感性与学习下界新证明

Rupert Li 与 Elchanan Mossel 提交论文新版本，证明树状分层结构函数在独立输入下，若层级中每个函数与线性函数的距离均不小于 ε，则噪声稳定性随层级深度指数级衰减。 基于该结果，作者在布尔设定下给出分层函数类不可知学习的统计查询超多项式下界，并在高斯设定下得到不可知 SQ 学习的超多项式下界；结合既有工作，还推导出全连接神经网络用梯度下降学习分层函数的样本复杂度下界。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。