pac-bayes-theory
학습된 모델의 일반화 오차에 대한 확률적 상한을 제공하는 이론적 프레임워크이다. 베이지안 사후 분포의 성능을 이론적으로 보장하고 최적의 하이퍼파라미터를 설정하는 데 사용된다.
대규모 데이터셋에서도 정확한 신경망 불확실성 측정, csMALA가 해결한다