会议论文《基于粗糙变量的学习过程一致收敛速度的界》探讨了在不确定环境下学习算法的收敛性问题。该文引入粗糙变量理论，分析了学习过程中模型参数的收敛速度，提出了新的数学边界估计方法。研究结果对提高机器学习模型的稳定性与泛化能力具有重要意义，为相关领域的理论发展提供了新思路。
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