切成薄片的距离（SW）是一种计算有效的，理论上是Wasserstein距离的替代方案。然而，关于切片的分布，其统计特性（超出统一度量）的文献很少。为了为这一研究带来新的贡献，我们利用了Pac-bayesian理论和SW实际取决于切片分布依赖的Gibbs风险的中心观察，而Pac-Bayesian的数量范围已经设计为表征。我们提供四种类型的结果：i）在我们称为自适应切片的距离距离的豆豆泛化范围，即针对任何切片的分布定义的距离，ii）学习切片分布的过程最大歧视性的SW，通过优化我们的Pac-bayesian边界，iii）关于如何通过我们的理论来解释所谓的分布分布切片的距离，以及我们发现的经验例证。
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