本研究提出了一种轻量级音频编码器SQCodec，采用单一量化器。通过简化卷积网络和局部Transformer模块，SQCodec在保持高音质的同时显著降低了模型复杂度，提升了灵活性，展现出良好的应用潜力。

本研究提出了一种基于图神经网络的动态调度框架(QAG)，旨在提高网络建模的能效。通过量子近似优化(QAO)算法，该框架有效降低了模型复杂度，实现了至少50%的能量节省，并将应用需求流失率降低了60%。

本研究提出了一种新型量子视觉变换器模型，利用参数化量子神经网络提升生物医学图像分类的特征表示，降低模型复杂度，展示了量子机器学习的潜力。

本研究提出了一种新型的指数加权随机梯度下降算法，旨在解决时间序列预测中模型深度增加导致的时间复杂度上升问题。实验结果表明，该方法在K-U-Net上显著降低了复杂度并提高了预测准确性。

过拟合是指模型在训练数据上表现好但在新数据上表现差，通常因为模型太复杂或数据不足。解决方法包括正则化和简化模型。欠拟合是模型在所有数据上表现差，通常因为模型太简单或训练不足。可以通过增加复杂度和特征工程来改善。关键是平衡模型复杂度与泛化能力。

本研究针对声学场景分类中的小样本训练效率和准确性问题，提出通过降低模型复杂度和数据增强来提升样本多样性的方法。最终实现62.21%的测试准确率。

本研究通过严格遵守最佳实践，研究了数据增强技术和模型复杂度对机器学习在临床实践中的应用的影响。以阿尔茨海默病检测为例，发现数据增强和模型复杂度对准确率有显著影响。最佳模型为8个卷积层、架构B，在测试中表现出色。

本文研究了机器学习中的不确定性问题，包括回归分析中的模型系数和特征值预测的不确定度。提出了解决模型复杂度和非线性问题的方法，并强调了对机器学习模型和预测进行不确定性评估和风险评估的重要性。还介绍了使用非参数技术解决不确定性问题的方法和最新的超级计算机设备。

本研究旨在提高机器学习在临床实践中的可靠性，以阿尔茨海默病检测为例，研究了不同的数据增强技术和模型复杂度对整体性能的影响。通过数据增强和模型复杂度的综合效应，准确率的预测性能变化高达 10%。最佳模型（8 个卷积层、架构 B）在交叉验证折数和训练试验中最稳定，在测试集和外部测试集上表现出色。

本文比较了带约束的正则化和约束推断两种标签约束编码策略，提出了同时使用两种方法的可能性，并提出了约束推断条件以提高模型的复杂度和最优风险。