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本文介绍了统计流形上的Fisher宽度和逆Fisher宽度，研究了它们在局部学习界限和各向异性恢复中的作用。证明了两者之间的互补关系，并基于Fisher几何获得了恢复估计。
介绍CuBAS，一种用于监督分类中自适应数据选择的信息几何框架，利用数据流形的局部曲率识别信息丰富的样本，在30个基准数据集上实现了更高的准确率。