我们考虑从网络中的量化样本中学习参数分布的问题。具体而言，$ n $代理或传感器可观察到未知参数分布的独立样本；他们每个人都使用$ k $位来描述其观察到的样本到中央处理器，其目标是估计未知分布。首先，我们将著名的货车树木不平等地概括为一般的$ l_p $ - norms（$ p> 1 $），就广义渔民信息而言。然后，我们在两次损失的估计误差上开发了最小值下限：一般$ l_p $ - norms和最佳运输中相关的瓦斯坦损失。
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