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错误数据上的准确度：关于嘈杂数据对于超出分布泛化的陷阱
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现，少量来自未知分布的样本可以提高任务的泛化性能，但随着样本数量的增加，泛化误差会下降。实验证明了这一现象。当知道哪些样本是未知分布时，可以利用适当加权的目标函数来利用这些非单调趋势，但其实际效用有限。当不知道哪些样本是未知分布时，常用策略无法保证目标泛化误差不会下降。
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关键要点
- 研究发现少量来自未知分布的样本可以提高任务的泛化性能。
- 随着样本数量的增加，泛化误差会逐渐下降。
- 实验证明了这一现象，使用了合成数据集和多个计算机视觉基准数据集。
- 在知道哪些样本是未知分布的情况下，可以利用加权目标函数，但实际效用有限。
- 当不知道哪些样本是未知分布时，常用策略无法保证泛化误差不会下降。
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