低期望 Fisher 秩提升 PAC 泛化性能

2026年10月27日，arXiv发布机器学习论文，提出Fisher对齐参数分布。该分布保证低损失与参数对数体积随Fisher信息矩阵零特征值数量增长成正比，确立了低期望Fisher秩与泛化性能的关联。研究导出了高概率泛化误差界，阐明该误差界随Fisher矩阵期望秩变化，证明了低期望Fisher秩意味着更好的PAC泛化。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。