该研究提出新框架分析深度学习泛化误差，推导了经验风险最小化和贝叶斯深度学习的快速学习率，并发现偏差-方差权衡。同时提出模块化分布式神经途径模型，仅需约ε⁻¹参数即可逼近任意Lipschitz函数，克服维度灾难，且VC维有限、可泛化，实验表现优于集中式基准。