本章では、情報理論的な視点から一般化誤差を解析する手法の概要を示す。
まず、情報理論の基礎概念である相対エントロピーと相互情報量を定義する。
次に、損失関数が有界な場合の一般化誤差の平均値の上界を示す定理を証明する。この上界は、学習アルゴリズムの出力仮説と学習データの相互情報量で表される。相互情報量が訓練データサイズに対して線形でない場合、十分なデータがあれば訓練誤差と一般化誤差が任意に近づくことが保証される。
この定理は、情報理論的な手法の直感的な理解と、後の章で扱う一般的な手法への導入を目的としている。
Til et andet sprog
fra kildeindhold
arxiv.org
Vigtigste indsigter udtrukket fra
by Fred... kl. arxiv.org 03-28-2024
https://arxiv.org/pdf/2309.04381.pdfDybere Forespørgsler