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在通过神经网络（NN）监督学习功能的情况下，我们主张并凭经验证明当数据集的分布集中在学习功能较陡的区域时，NN会产生更好的结果。我们首先使用泰勒展开法以数学上可行的方式推论这个假设。.. 然后，理论推导允许构建一种我们称为基于方差的样本加权（VBSW）的方法。VBSW使用标签的局部差异来加权训练点。