【论文】一种估计人工神经网络泛化误差的新方法

资 源 简 介

【论文】一种估计人工神经网络泛化误差的新方法

详 情 说 明

人工神经网络的泛化误差是衡量模型在未见数据上表现的关键指标，直接影响实际应用中的可靠性。传统方法如交叉验证或正则化技术虽然有效，但计算成本较高或需要大量调整。

近期研究提出了一种新的泛化误差估计方法，其核心思路是通过分析网络在训练过程中的内部状态变化，建立误差与网络复杂度的动态关系。该方法避免了重复训练，而是利用单次训练轨迹中的权重分布和激活模式，结合统计学习理论推导出误差上界。

相比传统技术，这种方法的优势在于：1）实时性，可在训练过程中同步估算；2）降低计算开销；3）适用于深层网络。潜在应用包括自动早停机制、自适应正则化强度调整等优化场景，为神经网络部署提供更轻量级的评估工具。

未来改进方向可能聚焦于非线性激活函数的特定分析，以及与其他泛化理论（如PAC学习框架）的融合验证。