Apple Machine Learning Research
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变换不变学习及其在OOD泛化中的理论保证
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了在分布变化下的统计学习，重点分析训练和测试分布通过变换映射的关系。我们建立了学习规则和算法简化，提供了学习保证，并讨论了样本复杂度的上界，强调了学习规则的博弈论视角。
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关键要点
- 本文研究了在分布变化下的统计学习，重点分析训练和测试分布的关系。
- 建立了学习规则和算法简化，提供了学习保证。
- 讨论了样本复杂度的上界，强调了学习规则的博弈论视角。
- 研究了训练和测试分布通过变换映射的关系。
- 探讨了目标变换类已知或未知的学习场景。
- 获得了样本复杂度的上界，涉及预测器类的VC维度。
- 学习规则提供了学习者与对手之间的博弈视角。
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