统计学习中，极小化极大一致收敛与通用指数收敛速率长期指向互斥的算法范式。研究证明，在有限假设类下，$Q$-聚合估计器能同时满足这两种最优界，排除了经验风险最小化与星形估计等传统路径；而在可数无穷假设类中，两者存在无法消除的折中，该边界被完整刻画。
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