该研究提出了一种与模型无关的归纳偏差复杂度度量，用于评估监督学习、增强学习和元学习的泛化难度。通过分析78个数据集，开发了衡量文本分类难度的方法，并探讨了数据属性对轻量级卷积神经网络的影响，提出了特征描述的分类复杂度测量方法。

该文提出了一种新的复杂度度量，用于多智能体强化学习在一般和马尔可夫博弈下的情况。通过算法框架，可以在低复杂度下保证在模型为基础和模型无关的MARL问题中学习纳什均衡、粗粒度相关均衡和相关均衡的样本效率性。算法结合了一个均衡求解器和一个单一目标优化次程序，更适合于实证实现。