本研究探讨了在存在重尾污染的情况下，强鲁棒回归估计器的高维特性。结果表明，优化调整的Huber损失与位置参数δ是次优的，需要进一步正则化以达到最佳性能。此外，研究还导出了岭回归的超额风险的衰减速率。研究展示了公式可以推广到更丰富的模型和数据分布。