本研究提出FIRMBOUND框架，通过优化早期分类停顿规则，降低计算复杂度。利用密度比估计和凸函数学习，FIRMBOUND实现了贝叶斯风险的最优性，提高了决策的速度和准确性。

基于序列概率比检验的有限时间范围内早期分类的最优停顿学习
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