研究人员开发了为深度学习模型创建泛化界限的新方法，解决了空泛、不可计算以及仅限于特定模型类别等限制。该方法利用基于分歧的证书来界定预测器的真实风险，并采用提供严格泛化保证的代理模型。该技术允许在不改变目标模型或其训练过程的情况下评估泛化界限，并在样本压缩、模型压缩和PAC-Bayes理论等各种框架中证明了其有效性。 AI
影响 提供了理论工具，以更好地理解和认证深度学习模型的泛化能力。
排序理由 关于深度学习模型泛化界限的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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