arXiv研究：有限VC维网络利弊权衡

Vera Kurkova 与 Marcello Sanguineti 在 arXiv 提交理论研究《Networks with Finite VC Dimension: Pro and Contra》，比较有限 VC 维对神经网络逼近能力与学习一致性的不同影响。论文称，有限 VC 维有利于经验误差的一致收敛，却未必有利于逼近服从概率分布的函数。 基于高维几何的测度集中性质，论文证明，当网络输入输出函数集具有有限 VC 维且处理大规模数据集时，逼近误差与经验误差均近似确定性地表现。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。