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温和的鲁棒性暗示泛化能力
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了机器学习模型的鲁棒性与泛化能力的关系，提出了一种新模型的界限，优于现有的鲁棒性界限，并且随着样本量的增加，能够收敛到最佳分类器的真实误差。实验验证了该模型在大类预训练深度神经网络中的有效性。
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关键要点
- 本文探讨了机器学习模型的鲁棒性与泛化能力的关系。
- 提出了一种新模型的界限，优于现有的鲁棒性界限。
- 随着样本量的增加，新模型能够收敛到最佳分类器的真实误差。
- 实验验证了该模型在大类预训练深度神经网络中的有效性。
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