A PAC-Bayesian Tutorial with A Dropout Bound

Este tutorial explora los principios de la inferencia PAC-Bayesiana, un marco teórico para analizar la generalización en modelos de aprendizaje automático. También cubre un límite de dropout asociado, ofreciendo información sobre cómo el dropout afecta el rendimiento del modelo.