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分类中的重新校准的 PAC-Bayes 分析
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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
本文分析了两种分箱策略中的估计偏差，并建立了偏差的上界以实现改进的收敛速率。使用信息理论方法扩展了偏差分析到广义化误差分析，并给出了最佳箱数。实验证明了上界在信息理论广义化分析方法下的有效性。
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关键要点
- 本文分析了两种常见的分箱策略中的估计偏差。
- 建立了偏差的上界以实现改进的收敛速率。
- 给出了最小化估计偏差的最佳箱数。
- 使用信息理论方法扩展了偏差分析到广义化误差分析。
- 得出了上界以数值评估未知数据的 ECE。
- 深度学习模型实验证明了上界的有效性。
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