【神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力是什么】
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泛化能力是指機器學習算法對新鮮樣本的適應能力 。學習的目的是學習隱藏在數(shù)據(jù)對背后的規(guī)律 。對于具有相同規(guī)律的學習集之外的數(shù)據(jù)，訓練好的網(wǎng)絡(luò)也能給出合適的輸出，稱為泛化能力 。一般期望由訓練樣本訓練的網(wǎng)絡(luò)具有很強的泛化能力 ， 即對新輸入給出合理響應的能力 。需要指出的是，訓練次數(shù)越多，越能獲得正確的輸入輸出映射關(guān)系 。網(wǎng)絡(luò)的性能主要由其泛化能力來衡量 。
以上解釋了什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力 。本文到此結(jié)束，希望對大家有所幫助 。
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