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超越最小极大速率的群体分布鲁棒优化：一种新颖的稀疏性概念
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了$(\lambda, \beta)$-稀疏性的新概念，通过创新算法将复杂度从线性依赖组数$K$转变为依赖较小的$\beta$，提高了模型效率。此外，还展示了一种自适应算法，使样本复杂度适应最佳稀疏性条件。
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关键要点
- 本研究提出了$(eta, eta)$-稀疏性的新概念。
- 创新算法将复杂度从线性依赖组数$K$转变为依赖较小的$eta$。
- 提高了模型的效率。
- 展示了一种自适应算法，使样本复杂度适应最佳稀疏性条件。
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