泛化能力弱发表论文有用吗

泛化能力指，机器学习方法训练出来一个模型，对于已知的数据(训练集)性能表现良好，对于未知的数据(测试集)也应该表现良好的机器能力。

试集的误差，也被称为泛化误差。

在机器学习中，泛化能力的好坏，最直观表现出来的就是模型的过拟合(overfitting)与欠拟合(underfitting)。

过拟合和欠拟合是用于描述模型在训练过程中的两种状态，一般来说，训练会是这样的一个曲线。下面的training error，generalization error分别是训练集和测试集的误差。

扩展资料:

泛化能力的性质:

通常期望经训练样本训练的网络具有较强的泛化能力，也就是对新输入给出合理响应的能力。

应当指出并非训练的次数越多越能得到正确的输入输出映射关系。网络的性能主要用它的泛化能力来衡量。

参考资料来源:百度百科-泛化能力

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