打破数据孤岛：联邦学习近期重要研究进展(15)
2）学习界限
本文基于加权 Rademacher 复杂度计算学习界限：
图14/49
其中 Sk 表示大小为 m_k 的样本，sigma 为 Rademacher 变量集合，这些变量均为 {-1,+1} 范围内的均匀分布随机变量。假设损失函数以 M>0 为界。对于任何大于 0 的 delta，在样本 Sk~Dk.^(m_k) 中以最小（1-delta）的概率抽样，具有下列不等式：
由该定理可知，不可知损失值具有上界：
图15/49
对于取值范围为 的损失函数，下列加权 Rademacher 复杂度的上界成立：
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