보조 분포 방법(ADM)을 사용하여 감독 학습 시나리오에서 새로운 기대 일반화 오차 상한을 도출하였다. 이 상한은 α-Jensen-Shannon 정보 및 α-Rényi 정보를 활용하며, 기존 상한보다 더 엄밀하고 유한할 수 있다.
