generalization

每当我们训练自己的神经网络时,我们都需要注意称为神经网络的泛化 的问题。从本质上讲,这意味着我们的模型在从给定数据中学习以及将所学信息应用到其他方面有多出色。 在训练神经网络时,将有一些数据在神经网络上进行训练, 并且还将保留一些数据以检查神经网络的性能。如果神经网络在尚未 训练的数据上表现良好,那么可以说它在给定数据上的推理效果很好 。让我们通过一个例子来理解这一点。...