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广义界限：信息论和 PAC-Bayes 的视角

💡 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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