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经验风险最小化（ERM）是统计学习理论中的一个原则，它定义了一系列学习算法，并用于给出其性能的理论界限。经验风险最小化的策略认为，经验风险最小的模型是最优的模型。根据这一策略，按照经验风险最小化求最优模型就是求解最优化问题。
Reweighting Improves Conditional Risk Bounds
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Black-Box Uniform Stability for Non-Euclidean Empirical Risk Minimization
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Data-driven Piecewise Affine Decision Rules for Stochastic Programming with Covariate Information
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Universal Rates of Empirical Risk Minimization
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A Lower Bound and a Near-Optimal Algorithm for Bilevel Empirical Risk Minimization
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Engineering Trustworthy AI: A Developer Guide for Empirical Risk Minimization
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Provably Learning Diverse Features in Multi-View Data with Midpoint Mixup
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Stability and Sharper Risk Bounds with Convergence Rate $O(1/n^2)$
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Engineering Trustworthy AI: A Developer Guide for Empirical Risk Minimization
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Learning from a Biased Sample
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Asymmetry of the Relative Entropy in the Regularization of Empirical Risk Minimization
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