rademacher-complexity
가설 공간의 복잡도를 측정하는 지표로, 모델이 무작위 노이즈를 얼마나 잘 학습할 수 있는지를 나타낸다. 일반화 오차의 상한선을 결정하는 데 중요한 역할을 한다.
얕은 ReLU 신경망의 일반화 성능, 1/n 수준의 최적 오차 범위 달성