泛化能力是什么
泛化能力是什么
泛化能力是指機器學習算法對新鮮樣本的適應能力。學習的目的是學到隱含在數據對背后的規律，對具有同一規律的學習集以外的數據，經過訓練的網絡也能給出合適的輸出，該能力稱為泛化能力。通常期望經訓練樣本訓練的網絡具有較強的泛化能力，也就是對新輸入給出合理響應的能力。應當指出并非訓練的次數越多越能得到正確的輸入輸出映射關系。網絡的性能主要用它的泛化能力來衡量。
導讀泛化能力是指機器學習算法對新鮮樣本的適應能力。學習的目的是學到隱含在數據對背后的規律，對具有同一規律的學習集以外的數據，經過訓練的網絡也能給出合適的輸出，該能力稱為泛化能力。通常期望經訓練樣本訓練的網絡具有較強的泛化能力，也就是對新輸入給出合理響應的能力。應當指出并非訓練的次數越多越能得到正確的輸入輸出映射關系。網絡的性能主要用它的泛化能力來衡量。
泛化能力是指機器學習算法對新鮮樣本的適應能力。學習的目的是學到隱含在數據對背后的規律，對具有同一規律的學習集以外的數據，經過訓練的網絡也能給出合適的輸出，該能力稱為泛化能力。通常期望經訓練樣本訓練的網絡具有較強的泛化能力，也就是對新輸入給出合理響應的能力。應當指出并非訓練的次數越多越能得到正確的輸入輸出映射關系。網絡的性能主要用它的泛化能力來衡量。
泛化能力是什么
泛化能力是指機器學習算法對新鮮樣本的適應能力。學習的目的是學到隱含在數據對背后的規律，對具有同一規律的學習集以外的數據，經過訓練的網絡也能給出合適的輸出，該能力稱為泛化能力。通常期望經訓練樣本訓練的網絡具有較強的泛化能力，也就是對新輸入給出合理響應的能力。應當指出并非訓練的次數越多越能得到正確的輸入輸出映射關系。網絡的性能主要用它的泛化能力來衡量。
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