가우시안 분포 변화에 대한 반반 공간 교차 학습: 개선된 알고리즘과 SQ 하한

최근 연구에서 Klivans, Stavropoulos, Vasilyan은 분포 변화에 대한 검증 가능한 학습(TDS 학습) 모델을 제안했다. 이 모델에서 학습자는 훈련 분포에서 레이블이 있는 샘플과 테스트 분포에서 레이블이 없는 샘플을 받으며, 테스트 분포에 대한 낮은 오류를 가지는 분류기를 출력해야 한다. 이 논문에서는 가우시안 분포에 대한 반반 공간 교차 학습 문제에 대해 다양한 새로운 상한을 제시하고, 처음으로 TDS 학습 문제에 대한 SQ 하한을 제공한다.