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首先，STOC TheoryA (Slightly) Improved Approximation Algorithm for Metric TSPAnna R. Karlin, University of Washington; et al.Nathan Klein, University of Washington
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其次，理想情况下，机器学习模型不应在意训练样本在训练过程中出现的顺序。从贝叶斯视角看，训练数据集是无序数据，所有基于新增样本的更新操作都应满足交换律。但对于通过梯度下降训练的神经网络而言，情况并非如此。本网页将阐述如何在参数层面计算两个训练样本顺序交换的影响，并展示在简单卷积网络模型中计算这些量的结果。，这一点在https://telegram官网中也有详细论述
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