上下文中的决策树桩阈值学习：Softmax Attention 的动力学

研究在固定特征与不等式方向的二参数 softmax-attention 模型中，用基于梯度的预训练学习未知边界附近的决策阈值。预训练使用带标签上下文及其真实阈值，新阈值仅由上下文推断；大分辨率初始化下，对 m 个任务各 n 个样本的常步长梯度下降得到冻结估计器，误差为 Õ((m∧n)^−1+N^−1)。