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最大均值差异遇见神经网络：Radon-Kolmogorov-Smirnov 检验
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内容提要
本文研究了在ε污染下对最大均值差异（MMD）的估计，并提出了一种估计MMD界的方法。通过实验证明，该方法优于其他替代方法。
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关键要点
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本文研究了在ε污染下对最大均值差异（MMD）的估计。
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现有文献假设样本无误差，但本文放松了这一假设。
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研究表明，在ε污染下，典型的MMD估计是不可靠的。
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提出了MMD的部分识别和包含真实未知MMD的锐利上下界。
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提出了一种估计这些界的方法，收敛速度优于其他方法。
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通过实验证明，该方法在三个数据集上优于其他替代方法，具有低错误覆盖率的紧致界。
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