理解多类分类中适当学习者的聚合
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文旨在解决多类分类中的适当性障碍问题，即某些可学习类别无法通过任何适当学习者进行学习的现象。研究提出了一种新颖的策略，通过简单的适当学习者的聚合，能够克服这一障碍，并展示了在有限图维度类别中样本复杂度的显著改进。研究结果表明，该方法的样本复杂度优于经验风险最小化（ERM），同时也揭示了在某些类别中，单个ERM学习者的样本需求高于现有理论下界。
本文探讨了多类分类中的适用性障碍，并提出通过简单适当学习者的聚合来解决这一问题。研究表明，该方法在有限图维度类别中显著降低了样本复杂度，优于经验风险最小化（ERM），并揭示单个ERM学习者的样本需求高于理论下界。
