arXiv ID:
2605.13684
尺度敏感粉碎:最优尺度下的可学习性与可评估性 / Scale-Sensitive Shattering: Learnability and Evaluability at Optimal Scale
1️⃣ 一句话总结
本文证明了在实值函数类学习中,均匀收敛、可学习和fat-shattering维数在最优尺度上是等价的,将之前需要两倍因子松弛的上界提升到精确匹配,并以此解决了积分概率度量评估中的关键问题——任何此类度量要么可以精确估计,要么最多只能近似到三倍精度。