摘要：1.定义： 泛化能力是指模型在新数据（即测试集或真实世界数据）上预测准确性的能力，这些数据与模型在训练过程中使用的数据不同。 过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现得很好，但在新数据上表现差，这表明模型缺乏泛化能力。 一个具有良好泛化能力的模型能够很好地适应新情况，而不仅仅是记住训 阅读全文

摘要：在机器学习和深度学习中，将数据分为训练集（Training Set）、验证集（Validation Set）和测试集（Test Set）是常见的做法，每部分数据承担不同的任务： 一.基本概念 1.训练集（Training Set）： 训练集用于训练模型，即通过算法调整模型的参数以最小化损失函数（Lo 阅读全文