点集度量大小的近似计算

本研究解决了在大数据集上计算度量大小时的高计算成本问题。通过将该问题转化为凸优化问题，提出了两种新算法，使计算更有效率。这些算法在神经网络训练和聚类标准中具有新应用，表明模型序列的度量大小与模型的泛化能力之间存在较高的相关性。