本文探讨了多类分类中的适当性障碍，并提出通过简单适当学习者的聚合来克服这一问题。研究表明，该方法在有限图维度类别中显著改善样本复杂度，优于经验风险最小化（ERM），并揭示单个ERM学习者在某些类别中的样本需求高于理论下界。
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