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指数高斯分布对（双抽样）随机平滑的影响
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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
本文介绍了如何通过定义回归任务中的鲁棒性和概率来建立输入数据点扰动的上界，并展示了基本平均函数的渐近特性。同时，还导出了处理输出有界的回归模型族时输入扰动的认证上界。模拟验证了理论结果的有效性，并讨论了简单平滑函数在回归任务中的优势和局限性。
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关键要点
- 通过定义回归任务中的鲁棒性，建立输入数据点扰动的上界。
- 展示了基本平均函数的渐近特性。
- 导出了处理输出有界的回归模型族时输入扰动的认证上界。
- 模拟验证了理论结果的有效性。
- 讨论了简单平滑函数在回归任务中的优势和局限性。
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