A PAC-Bayesian Tutorial with A Dropout Bound

Este tutorial explora os princípios da inferência PAC-Bayesiana, uma estrutura teórica para analisar a generalização em modelos de aprendizado de máquina. Ele também aborda um limite de dropout associado, fornecendo insights sobre como o dropout afeta o desempenho do modelo.