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자료유형
학술저널
저자정보
최희준 (연세대학교) 고하영 (Telecommunication Technology Association) 이지민 (연세대학교)
저널정보
대한수학회 대한수학회지 대한수학회지 제59권 제2호
발행연도
2022.3
수록면
217 - 233 (17page)
DOI
10.4134/JKMS.j200406

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Although machine learning shows state-of-the-art perfor\-man\-ce in a variety of fields, it is short a theoretical understanding of how machine learning works. Recently, theoretical approaches are actively being studied, and there are results for one of them, margin and its distribution. In this paper, especially we focused on the role of margin in the perturbations of inputs and parameters. We show a generalization bound for two cases, a linear model for binary classification and neural networks for multi-classification, when the inputs have normal distributed random noises. The additional generalization term caused by random noises is related to margin and exponentially inversely proportional to the noise level for binary classification. And in neural networks, the additional generalization term depends on (input dimension) $\times$ (norms of input and weights). For these results, we used the PAC-Bayesian framework. This paper is considering random noises and margin together, and it will be helpful to a better understanding of model sensitivity and the construction of robust generalization.
#Generalization bound #PAC-Bayesian #margin loss function

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