本文提出了一种更紧的f-divergence变分表示方法，并推导出基于独立同分布样本的通用f-divergence估计器。研究探讨了该估计器与最大均值差异的关系，并提出了适用于高维数据的快速收敛估算器，验证了其有效性。

通过$f$-散度损失函数在密度比估计中的$L_p$误差界限
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