A PAC-Bayesian Tutorial with A Dropout Bound

Ce tutoriel explore les principes de l'inférence PAC-Bayésienne, un cadre théorique pour analyser la généralisation dans les modèles d'apprentissage automatique. Il aborde également une borne de dropout associée, fournissant des informations sur la façon dont le dropout affecte les performances du modèle.