本研究提出了一种无分布假设的分析框架，解决了超参数化两层神经网络在无参数回归中的训练问题，证明其风险收敛速率与经典核回归相同，为无参数方法提供理论支持。

过去几十年，数据分析和机器学习主要关注优化预测模型。然而，本文强调在许多应用中，不确定性比准确预测更重要。文章探讨了“符合性预测”框架，它无需参数假设，提供了一种无分布假设的确定性估计方法，帮助理解不确定性的重要性。

过去几十年，数据分析和机器学习主要关注优化预测模型。然而，文章强调在许多应用中，不确定性比准确预测更重要。探讨了“符合性预测”框架，这是一种无需参数假设且不依赖大数定律的无分布假设方法，帮助理解和接受不确定性的重要性。