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遗传列生成算法计算对抗分类的下界
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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
该研究使用期望Wasserstein距离来估计学习算法的泛化误差上界，为研究学习算法的泛化提供了新途径。通过总变差距离、相对熵和VC维度提供了其他算法传输成本的上界。分析了深度学习中的泛化误差，发现深度神经网络中的泛化误差随着层数的增加而指数级下降。
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关键要点
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该研究使用期望Wasserstein距离估计学习算法的泛化误差上界。
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研究提供了通过最优传输视图研究学习算法泛化的新途径。
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对损失函数施加了较少的限制。
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通过总变差距离、相对熵和VC维度提供了其他算法传输成本的上界。
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分析了深度学习中的泛化误差，发现深度神经网络中的泛化误差随着层数的增加而指数级下降。
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