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广义界限：信息论和 PAC-Bayes 的视角
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文提出了一种利用概率和对称化等技术来获得学习算法信息论泛化界限的方法，得到了新的期望值和高概率条件下泛化误差的上界，包括了现有泛化界限的特例。
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关键要点
- 提出了一种利用概率去相关引理和对称化等技术的方法。
- 该方法用于获得学习算法的信息论泛化界限。
- 得到了新的期望值和高概率条件下的泛化误差上界。
- 包括了现有泛化界限的特例，如互信息、条件互信息、随机链和PAC-Bayes不等式。
- Fernique-Talagrand上界也是该方法的一个特例。
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