待验证50% 置信事实精确时间
在非退化类上，每个一致学习器（无论怎样打破平局）都能达到最优的可实现样本复杂度，差距仅在常数因子之内。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/14
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证高斯DAG的高维结构学习面临统计-计算鸿沟：具有尖锐样本复杂度的方法依赖计算代价高昂的子集搜索并需要事先给定入度上界，而多项式时间算法的样本复杂度表现相对逊色75% 相似待验证应从最简单的单Agent方案出发，只在数据证明拆分确有收益时才引入复杂度73% 相似待验证在不可知学习设定下，每个ERM的样本复杂度与已知下界之间的差距，最多不超过DS维度与Natarajan维度之比乘以常数。72% 相似待验证稀疏注意力通过只让每个token关注序列中的子集，将计算复杂度降至接近线性71% 相似待验证当为每个对照组单独调优专属学习率并使用三个随机种子重复实验后，只修复编码器的优势消失，与其他方案达到同等水平（parity）71% 相似
引用此条事实
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