Python 实现 PAC-Bayesian 界：用于估计深度神经网络的泛化误差 大家好！今天我们来深入探讨一个非常重要的机器学习理论概念：PAC-Bayesian 界，以及如何使用 Python 来实现它，并将其应用于深度神经网络的泛化误差估计。 1. 什么是泛化误差？为什么需要估计它？ 在机器学习中，我们训练模型的目标是使其在未见过的数据（即测试集）上表现良好。模型在训练集上的表现称为训练误差，而在测试集上的表现称为泛化误差。理想情况下，我们希望模型的泛化误差尽可能小。 然而，我们通常只能访问有限的训练数据，无法直接测量泛化误差。因此，我们需要一种方法来估计泛化误差，以评估模型的性能，并选择最佳模型。 传统的泛化误差估计方法，如交叉验证，在数据量较小或计算资源有限的情况下可能不够有效。此外，对于深度神经网络这类复杂的模型，交叉验证的计算成本非常高。 2. PAC-Bayesian 理论简介 PAC-Bayesian 理论提供了一种基于贝叶斯推理的泛化误差估计方法。它不是关注单个模型，而是关注模型上的一个分布。PAC-Bayesian 界提供了一个概率上近似正确的 (Probably …