Vi presenterar en generalisering bundet för feedforward neurala nätverk i termer av produkten av de spektral normer av skikten och Frobenius normen av vikterna. Generaliseringen bundet härleds med hjälp av en PAC-Bayes analys.
REF utformar därefter PAC-Bayes gränser baserade på spektralnormerna för skikten och Frobenius normen för nätets vikter.
A PAC-Bayesian Approach to Spectrally-Normalized Margin Bounds for Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}