arXiv 发布相对智能学习理论研究

研究表明，ERM 及任何恰当一致学习器在二分类无分布假设下均具备相对智能性质：m 个样本下的小可认证误差意味着在 O(m²) 随机样本均匀分布上误差同样小。半监督相对智能学习在信息论上可实现，仅未标注样本复杂度有二次膨胀，而标注样本复杂度无膨胀。但若仅通过 agnostic ERM oracle 访问假设类，要实现显著亚二次标注样本膨胀需超多项式次 oracle 调用。

摘自 arXiv：cs.LG

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。