Verallgemeinerungsschranken

Generalisierungsschranken beziehen sich auf die theoretischen oberen Grenzen im Maschinellen Lernen, die den Unterschied zwischen der vorhersagenden Leistung eines Modells auf unbekannten Daten und seiner Leistung auf Trainingsdaten messen. Das Ziel ist es, ein mathematisches Framework zur Bewertung der Generalisierungsfähigkeit des Modells bereitzustellen, um sicherzustellen, dass das Modell nicht nur auf dem Trainingsset gut abschneidet, sondern auch bei neuen Daten stabil und zuverlässig performt. Durch die Untersuchung und Optimierung dieser Schranken kann man die Modellauswahl und die Parameteranpassung leiten, die Robustheit und Anpassungsfähigkeit des Modells verbessern und damit größeren praktischen Nutzen erzielen.