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disintegrated pac-bayes bounds
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利用 PAC-Bayes 理论和 Gibbs 分布进行具有复杂度度量的泛化界限
该研究利用分解的 PAC-Bayes 边界框架得出一个可适配任意复杂度度量的一般泛化边界,其中关键步骤是考虑一系列常用的分布:Gibbs 分布。该边界在概率上同时适用于假设和学习样本,允许复杂度根据泛化差距进行调整,以适应假设类和任务。
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5 months ago
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