对抗噪声下的对比学习

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内容提要

本研究探讨了对比学习在对抗噪声下的理论限制,揭示了样本复杂度的上下界,并提出了基于l2距离函数的数据相关样本复杂度界限,具有重要意义。

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关键要点

  • 本研究分析了对比学习在对抗噪声下的理论限制。
  • 揭示了训练样本被对手修改或替换时的样本复杂度上下界。
  • 通过PAC学习和VC维度分析,提出了基于l2距离函数的数据相关样本复杂度界限。
  • 研究结果具有重要的理论和实践意义。
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