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Learning Effective Output Distributions Beyond Worst-Case Scenarios
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内容提要
本研究探讨生成模型输出的有效性，提出“有效性查询”以降低无效输出的概率。结果表明，在特定条件下，确保有效性所需的样本数量与有效性要求关系不大，为分布学习提供了新思路。
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关键要点
- 本研究探讨生成模型输出的有效性。
- 提出了“有效性查询”以降低无效输出的概率。
- 研究表明在特定条件下，确保有效性所需的样本数量与有效性要求关系不大。
- 为分布学习提供了新的思路和方法。
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