γ-VC维刻画弱到强学习样本复杂度

Arthur da Cunha、Kasper Green Larsen 和 Liang-Yu Zou 发表论文，用 Alon 等人（STOC 2021）提出的 γ-VC 维度刻画弱到强学习的样本复杂度，误差在 γ 上仅差常数因子。 论文还厘清了经典 VC 维度与 γ-VC 维度的一般关系，并为 decision stumps 和 R^d 中轴平行矩形两类基础概念类给出改进的 γ-VC 维度上下界。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。