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。

机器学习中的偏差-方差权衡是关键概念。偏差指模型过于简单导致系统性错误，方差则是模型对数据波动过于敏感导致复杂性过高。有效的模型需在偏差和方差之间找到平衡，以提高准确性。过拟合和欠拟合是常见问题，前者模型复杂，后者模型简单。增加训练数据或调整模型复杂度可帮助解决这些问题。

本文提出了一种基于误差对齐的不确定性优化方法，旨在提高深度神经网络的预测不确定性与模型误差的相关性。研究评估了多种回归任务中的不确定性预测校准方法，并探讨了模型复杂度与不确定度之间的权衡。实验结果表明，该方法在多个数据集上表现优异，特别是在车辆运动预测和物体检测任务中。

本文全面概述了神经网络中的不确定性估计，包括模型和数据的不确定性。探讨了不同方法建模不确定性及其在实际应用中的挑战，提出了新度量标准，并分析了模型复杂度与不确定度的关系，验证了其有效性。

本文探讨了神经网络的不确定性估计方法，重点介绍了基于贝叶斯信任网络和蒙特卡罗采样的技术。研究提出了新度量标准，以评估模型复杂度与不确定度之间的关系，并验证了这些方法在回归和图像分类任务中的有效性。同时，讨论了不确定性估计在实际应用中的挑战及未来发展方向。

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。