神经网络双胞胎的验证相对安全裕度

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内容提要

研究分析了不同环境下基于边界距离的泛化预测方法,提出结合数据流形的新度量,更准确预测泛化,并探讨其实用性和局限性,结果与之前研究一致。

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关键要点

  • 研究分析了不同环境下基于边界距离的泛化预测方法。
  • 提出了一种融合基础数据流形的新度量。
  • 该度量在大多数情况下能更好地预测泛化。
  • 探讨了这种方法的实用性和局限性。
  • 结果与之前研究一致。
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