Apple Machine Learning Research 部門の専門家らが、位置不変な関数の性質の分析に焦点を当てた研究を発表した。対称性とも呼ばれるこれらの性質は、値がどの位置にあるかに関係なく、関数内の各値の出現頻度のみによって定義される。

これまでの研究では、こうした位置不変な関数の性質をテストする際のクエリ複雑性は、対応する分布の性質をテストする際のサンプリング複雑性と密接に関連していることが確立されていた。しかし、今回の新規研究の著者らは、この強固な相互関係は検証タスクへと移行する際には維持されないことを強調している。

本研究の主要な結論は、この分野におけるテストプロセスと検証プロセスの間に根本的な違いがあることを指摘するものである。テスト段階では関数と分布へのアプローチを統一していた要素が、性質の正しさを確認する段階においては分離されることになる。