概念Sample Complexity
样本复杂度
统计学习理论中的核心概念，衡量一个学习算法达到指定精度所需的训练样本数量，是评估算法数据效率的重要理论指标
时间轴 (近 90 天)
10月22日
当学生网络的卷积核大小与教师匹配时，仅需O(D)个样本即可恢复教师参数；若核尺寸更大，则需要O(D log D)个样本（D为特征维度）。
待验证50%
10月14日
克服维数灾难的结论依赖于条件分布具有一定的光滑性结构（如Hölder光滑）以及对网络深度、宽度与目标函数光滑性之间关系的精细刻画。
待验证50%
10月12日
论文的显式复杂度界通常隐藏了较大的常数因子，实际实现还受数值稳定性和条件数估计误差影响。
待验证50%
10月9日
机器学习度量语义复杂度通常通过样本复杂度或收敛速度来操作化
待验证50%
10月9日
样本复杂度越高意味着该概念对学习算法越难，被视为更高的语义复杂度信号
待验证50%