大话神经网络之模型的泛化能力和过度拟合

泛化能力（Generalization）和过拟合（Overfitting）是神经网络训练中最重要的两个概念。泛化能力指模型在未见过的数据上表现良好的能力——就像学生能灵活运用学过的知识解决新问题。过拟合则是模型过度”死记硬背”训练数据，在新数据上表现不佳——就像学生只会做原题，题目一变就不会了。本视频用通俗的语言和生动的例子，解释这两个概念的原理、原因和解决方法，帮你理解如何训练出真正”学会”了的AI模型。