arXiv ID:
2604.12340
arXiv 提交日期: 2026-04-14
无监督学习中泛化误差的信息几何分解 / Information-Geometric Decomposition of Generalization Error in Unsupervised Learning
1️⃣ 一句话总结
这篇论文利用信息几何学原理,将无监督学习模型的泛化误差精确分解为模型误差、数据偏差和方差三个部分,并以正则化主成分分析为例,揭示了模型选择(如保留多少主成分)如何在这三者之间进行权衡,从而找到最优解。