线性模型的PAC-Bayes分析：理论进步

这项研究在多变量线性回归和线性自编码器的背景下探讨了PAC-Bayes界限，表明了在理解模型泛化方面的潜在改进。 PAC-Bayes的使用为分析这些基本机器学习模型的性能保证提供了一个有价值的框架。

• •将PAC-Bayes理论应用于分析线性模型。
• •专注于多变量线性回归和自编码器。
• •可能为泛化界限提供新的见解。