pac-bayes-oracle-inequality
학습된 모델의 일반화 오차 범위를 확률적으로 보장하는 이론적 도구이다. 사전 지식과 실제 데이터 사이의 관계를 수치화하여, 알고리즘이 최적의 성능(오라클)에 얼마나 근접했는지 증명하는 데 사용된다.
대규모 데이터셋에서도 정확한 신경망 불확실성 측정, csMALA가 해결한다