汎化境界

一般化限界（Generalization Bounds）は、機械学習における理論的な上限値で、モデルが未見のデータで予測する性能と訓練データでの性能の差を測定します。この目的は、モデルの一般化能力を評価する数学的な枠組みを提供し、モデルが訓練セットだけでなく新しいデータでも安定した信頼性の高い性能を維持することを確認することです。一般化限界の研究と最適化を通じて、モデル選択やパラメータ調整をガイドし、モデルの堅牢性と適応性を向上させることができます。これにより、実践的な応用においてより大きな価値を実現することが可能になります。