モデルの有効次元数を測る学習容量

深層学習モデルの有効次元数を測る指標として「学習容量」を提案する。学習容量は、テスト損失と高い相関を示し、PAC-Bayes汎化誤差限界とも整合性が取れており、モデル選択の基準として有効である。