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经验风险是对训练集中的所有样本点损失函数的平均最小化。经验风险越小说明模型f(X)对训练集的拟合程度越好。
Concentration and excess risk bounds for imbalanced classification with synthetic oversampling
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Towards Fair ASR For Second Language Speakers Using Fairness Prompted Finetuning
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$L_2$-Regularized Empirical Risk Minimization Guarantees Small Smooth Calibration Error
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Improved Sample Complexity For Diffusion Model Training Without Empirical Risk Minimizer Access
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Domain Generalization: A Tale of Two ERMs
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Learning from a Biased Sample
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Optimal Empirical Risk Minimization under Temporal Distribution Shifts
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