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PAC学习理论不关心假设选择算法，他关心的是能否从假设空间H中学习一个好的假设h。此理论不关心怎样在假设空间中寻找好的假设，只关心能不能找得到。现在我们在来看一下什么叫“好假设”？只要满足两个条件(PAC辨识条件)即可
StereoSpace: Depth-Free Synthesis of Stereo Geometry via End-to-End Diffusion in a Canonical Space
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Some theoretical improvements on the tightness of PAC-Bayes risk certificates for neural networks
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参考链接
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