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Understanding Aggregations of Proper Learners in Multiclass Classification
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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
本文探讨了多类分类中的适当性障碍，并提出通过简单适当学习者的聚合来克服这一问题。研究表明，该方法在有限图维度类别中显著改善样本复杂度，优于经验风险最小化（ERM），并揭示单个ERM学习者在某些类别中的样本需求高于理论下界。
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关键要点
- 多类分类中存在适当性障碍，即某些可学习类别无法通过任何适当学习者进行学习。
- 研究提出通过简单适当学习者的聚合来克服适当性障碍。
- 该方法在有限图维度类别中显著改善样本复杂度，优于经验风险最小化（ERM）。
- 研究揭示单个ERM学习者在某些类别中的样本需求高于理论下界。
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