generalization-bound

提出了一种数学上严格的框架——变分推断的深度证据学习（VI-EDL），通过变分推断重新表述传统深度证据学习，推导出证据下界，建立泛化界，并在视觉和医学数据集上实现了最先进的性能，以解决传统深度证据学习的局限性。