일반화 경계
학습 데이터에서의 오차와 실제 데이터(테스트 데이터)에서의 오차 사이의 최대 차이를 수학적으로 제한하는 범위이다. 본 논문은 기존 1/√n보다 훨씬 좁은 1/n 수준의 경계를 증명하여 모델의 신뢰성을 높였다.