PAC-Bayes法による線形モデルの分析：理論的進歩

この研究は、多変量線形回帰と線形オートエンコーダのコンテキスト内でPAC-Bayes境界を探求しており、モデルの汎化理解の可能性を向上させています。 PAC-Bayesの使用は、これらの基本的な機械学習モデルの性能保証を分析するための貴重なフレームワークを提供します。

• •PAC-Bayes理論を線形モデルの分析に適用。
• •多変量線形回帰とオートエンコーダに焦点を当てています。
• •汎化境界に関する新たな洞察を提供する可能性があります。