PAC-Bayesian理论为学习优化问题提供了可证估计、收敛保证和收敛速度权衡的框架。通过转化为一维最小化问题并研究全局最小值的可能性，提供了一个具体算法实现和学习优化的新方法。四个实验支持了该理论，展示了该学习框架对优化算法性能的改进。