LeCun 提出自监督学习泛化理论框架遭学界方法论质疑

LeCun 回应 Andrew Ng 关于泛化理论开放问题的讨论，提出适用于自监督学习的理论框架：设无标注样本单价为 X、任务标注样本单价为 Y，分析 X 趋近零时的 regret 曲线问题。强化学习学者 Csaba Szepesvári 随后提出质疑，认为此类问题必须先设定额外结构与假设才能得到答案，而该假设会根本性地决定结论，框架实际能学到的东西存疑。

2026-10-11 ~ 2026-10-12 · 2 条相关

• LeCun 抛出自监督学习泛化理论框架:无标注样本成本为零时的 regret 曲线问题 — ylecun · 2026-10-11
• Csaba Szepesvári 质疑 LeCun 泛化框架:额外假设决定了答案,还能学到什么 — CsabaSzepesvari · 2026-10-12