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用于高效分布学习的稀疏先验

arXiv cs.LG ↗ · 2026-09-21 缓存

本文引入稀疏先验以提升分布学习的理论保证，表明在稀疏先验下，样本复杂度以 Ω(√(k/n)) 的规模缩放，而非 O(n^{-1/Θ(d)})，从而缓解维度灾难。

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