pac-bayesian bound | BriefGPT

关键词pac-bayesian bound

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深度学习的泛化界限
本研究提出了关于深度学习的泛化误差的准则，介绍了一种基于边际似然的 PAC-Bayesian Bound 方法来预测泛化误差，并进行了广泛实证分析以评估该方法的效果和特性。
PDF4 years ago
通过最小化 PAC-Bayesian 广义化界限来学习高斯过程
该研究提出了一种使用 PAC-Bayesian 边界来直接优化 GPs 及其稀疏逼近的方法，相比于最大化边缘似然的常规方法，该方法具有更好的稳健性和泛化性能，并在多个回归基准数据集上获得了显着的泛化保证。
PDF6 years ago
一种强凸 PAC-Bayesian 界限
提出了一种新的 PAC-Bayesian 界并构建了假设空间，使界在后验分布上是凸的，在经验性能与复杂性之间的折衷参数上也是凸的。通过 KL 散度来测量复杂性。提出了一种交替过程来最小化这个界，并给出了一个足够的条件，使得函数具有单一的全局
PDF8 years ago
传导式 Rademacher 复杂度及其应用
利用转导 Rademacher 复杂度及其 Error bounds 技术，借助新型的算法误差求解及算法刻画技术，得出三个已知的算法误差边界并针对混合转导算法提出新的 PAC-Bayesian 边界。
PDF10 years ago
一个带有 Dropout 界限的 PAC-Bayesian 教程
这篇论文简要介绍了现有的 PAC-Bayesian 理论，重点关注三种泛化界限及其应用，可以有效地处理规则参数及提供训练保障。
PDF11 years ago