pac-bayesian framework | BriefGPT

关键词pac-bayesian framework

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离线策略学习中对规范化重要性采样的悲观性统一 PAC-Bayesian 研究
通过引入一种全面的 PAC-Bayesian 框架来研究规范化重要性权重，我们提出了一个可验证的 PAC-Bayesian 泛化界限，该界限广泛适用于常见的重要性权重规范化方法，从而在单个框架内进行比较。我们的实证结果挑战了常见的认知，证明
PDFa month ago
图神经网络的 PAC-Bayesian 对抗鲁棒泛化界限
在这篇论文中，我们使用 PAC-Bayesian 框架为两种流行的图神经网络，图卷积网络（GCN）和消息传递图神经网络，提供了对抗鲁棒性泛化界限的结果。我们的结果揭示出图上扩散矩阵的谱范数、权重的谱范数以及扰动因子决定了这两个模型的鲁棒性泛
PDF5 months ago
ICLR通过泛化噪音鲁棒性，确定性 PAC-Bayesian 深度网络泛化界
本文研究了过参数化的深层网络使用随机梯度下降法（SGD）能够良好推广的能力，提出了一种 PAC-Bayesian 框架，利用这种能力为原始网络提供界限，同时不会受到权重矩阵谱范数乘积的影响。
PDF5 years ago
卷积神经网络的 PAC-Bayesian 边界
本文将 PAC-Bayesian 框架应用在卷积神经网络中，以分析深度神经网络的泛化误差问题，该方法之前已在全连接神经网络中进行验证。
PDF7 years ago