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Digamma functions

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  1. TOOL · CL_303592 ·

    新的PAC-Bayes理论实现了深度神经网络的无维度泛化

    研究人员开发了一种新的深度神经网络PAC-贝叶斯泛化理论，该理论独立于网络维度。该方法将先验规范从内部参数转移到使用狄利克雷过程的数据分布的非参数空间。由此产生的证书对网络参数数量、宽度和深度不变，并在MNIST基准测试中跨越数百万参数的架构证明了稳定、非空泛化界限。