概念generalization bound
泛化界
泛化界是机器学习理论中衡量模型在未见数据上性能的数学上界，通常与模型复杂度相关。
时间轴 (近 90 天)
11月2日
经验插件估计器的误差恰好是泛化差距，因此泛化界可直接迁移到该估计器上。
待验证50%
10月20日
泛化界是统计学习理论中的核心概念，指模型在训练集上的表现与其在未见数据上的期望表现之间差距的严格上界。
待验证50%
10月19日
研究证明了扰动目标的全局最小化子对原始迹范数问题近似最优，并给出了由冻结特征谱结构控制的均匀泛化界。
待验证50%
10月16日
该DP-PAC-Bayes泛化证书对网络参数数量、宽度和深度是严格不变的，是一个真正的无维度泛化界。
待验证50%
9月18日
专用模型对应更低的假设空间复杂度和更紧的泛化界，在样本稀缺场景下少量高质量专业数据配合高度对齐的模型结构往往优于海量通用数据训练的大模型
待验证50%