ラデマッハー複雑性

term_id: rademacher_complexity

Category: basic_concepts

Definition

ラデマッハー複雑性は、仮説クラスがランダムなラベル（ノイズ）とどれだけ相関できるかを評価します。これはモデルの容量や柔軟性の代理指標として機能します。複雑性が低いことは、より良い汎化性能を示唆します。

Summary

学習理論で使用される統計的指標であり、関数クラスがランダムなノイズに適合する能力によって、その豊かさを定量化するもの。

Key Concepts

汎化限界
モデル容量
過学習
統計的学習理論

Use Cases

SVMの理論的分析
収束速度の導出
モデルクラスの比較