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官方账号arXiv cs.LG@Abdul-Rauf Nuhu, Parham M. Kebria, Vahid Hemmati, Mahmoud N. Mahmoud, Edward Tunstel, Abdollah Homaifar
推荐理由：这篇论文提出了更紧的深度学习泛化误差上界，在ImageNet上比现有方法更准，值得一看。
泛化误差
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6月16日
11:03
现有深度学习模型泛化误差上界往往过于松散，尤其在0-1损失下。本文提出基于局部鲁棒性与稳定性的新泛化界，通过按输入空间子区域中稳定与不稳定样本数量缩放鲁棒项。在ImageNet数据集上，该界保持非空且比现有方法得到更紧的上界，与多个鲁棒深度神经网络的真实性能紧密对齐。