Generalisierungsfehlergrenze

Die Obergrenze des Generalisierungsfehlers bezieht sich auf den maximal zulässigen Wert des Generalisierungsfehlers. Das Überschreiten dieser Obergrenze beeinträchtigt die Durchführbarkeit des maschinellen Lernens.

Der Generalisierungsfehler bezieht sich auf den Fehler, der beim Generalisieren vom Trainingssatz auf Bereiche außerhalb des Trainingssatzes entsteht. Im Allgemeinen wird der Fehler außerhalb des Trainingssatzes verwendet, d. h. der erwartete Fehler im gesamten Eingaberaum abzüglich des Trainingsfehlers.

Da die Obergrenze des Fehlers einen weiten Allgemeingültigkeitsbereich hat, wird sie während des Ableitungsprozesses um ein Vielfaches vergrößert, und die schließlich erhaltene Obergrenze ist sehr locker. Die Bedeutung der praktischen Anwendung liegt eher in ihrem relativen Wert als in ihrem absoluten Wert.

Zwei Faktoren, die den Generalisierungsfehler beeinflussen: Datengröße und Modellkomplexität. Generell gilt es, die Datenmenge so weit wie möglich zu erhöhen, wobei die Komplexität umfassend berücksichtigt werden muss. Um die beste Leistung zu erzielen, muss ein Gleichgewicht zwischen beiden erreicht werden.

Verweise

【1】Obergrenze des Generalisierungsfehlers für maschinelles Lernen