PAC-Bayes汎化バウンドをわかりやすく：事前分布で測る現代の汎化理論
パラメータ数がデータ数をはるかに上回るニューラルネットワークが、なぜ未知のデータ...
Rademacher複雑度とPAC学習：なぜ機械学習は汎化するのかをわかりやすく
手元のデータでは正解率99%なのに、本番のデータでは70%しか当たらない。機械学...
集中不等式をわかりやすく解説：Hoeffding・Bernstein・McDiarmidと汎化バウンドの土台
サイコロを6回振って平均が3.5にぴったり一致することは、まずありません。でも6...