arXiv ID:
2606.19105
arXiv 提交日期: 2026-06-17
基于平滑性的PAC-Bayes界去随机化方法 / Smoothness-Based Derandomization of PAC-Bayes Bounds
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种利用损失函数和预测器平滑性将PAC-Bayes概率上界转化为确定性预测器高概率泛化界的方法,并通过引入基于参数雅可比矩阵和海森矩阵的正则化项来提升神经网络的实际泛化性能,实验表明该方法对批量归一化网络有效。