泛化界限

Generalization Bounds是指在机器学习中，衡量模型在未见数据上的预测性能与训练数据上的表现之间差异的理论上限。其目标是提供一个数学框架，以评估模型的泛化能力，确保模型不仅在训练集上表现良好，也能在新数据上保持稳定和可靠的性能。通过研究和优化这些边界，可以指导模型选择和参数调整，提高模型的鲁棒性和适应性，从而在实际应用中发挥更大的价值。