#样本复杂度
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信息流里打上「样本复杂度」标签的资讯、产品与论文,按刊登时间排,新的在上。
10月8日
9月29日
8月4日
7月28日
7月21日
7月14日
论文12:00
从表达性到样本复杂度:C-RASP为Transformer设计窄教师网络这篇论文讲了Transformer的理论短板——表达性研究够了,但学不学得会还不知道。他们用C-RASP给出了样本复杂度的初步界限,对想深挖模型理论的人很有用。
7月8日
7月3日
6月26日
6月19日
论文11:46
确定性多校准与全预测:最优样本复杂度的新算法这篇论文解决了机器学习里一个悬而未决的问题:确定性多校准算法终于能像随机算法一样高效了。如果你关心公平性、可信预测的样本效率,可以看看他们怎么做到的。
6月9日