泛化能力指模型在经过训练以后，对于给定的未知input从而给出合适的output，也可以说是一种举一反三的能力。
泛化的对立面可以是过拟合，举一个例子，塑造一只狗的模型，描述是：四肢动物，耳朵敏锐，嗅觉敏锐，有尾巴等等特点，这是一种泛化的描述，过拟合则是对于数据的精确拟合，像是对于塑造的狗的极其精确的描述。
引用周志华老师书中说的学习的目的是学到隐含在数据背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出，该能力称为泛化能力
