본 논문은 표준 타겟 패밀리에서 총 변동 편향이 사라지는 샘플링 조건을 분석했어요. 주요 결과는 서브 가우시안 가정보다 약한 오류는 샘플링 가능성을 배제한다는 점이에요. 이 결과는 알고리즘에 구애받지 않으며 다양한 오류 가정에 적용돼요. 이전 연구의 결론을 강화하고 더 넓은 범위의 오류 가정에 대한 적용 가능성을 보여줘요.