PAC-Bayes 경계
학습 데이터에서의 성능과 실제 미지의 데이터에서의 성능 차이(일반화 오차)에 대한 수학적 상한선을 제공하는 이론이다. 모델이 특정 데이터 조합에 과적합되지 않고 새로운 상황에서도 안정적으로 작동할 것임을 이론적으로 보장한다.