【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

在机器学习领域，准确评估人工神经网络的泛化能力至关重要，它决定了模型在未知数据上的表现。传统方法通常依赖验证集或交叉验证，但这些方法计算成本高且可能低估真实误差。

这篇论文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动态行为（如权重变化、梯度分布等）来预测模型的实际泛化能力。该方法避免了额外的数据划分，而是利用网络内部状态构建误差预测模型。

相比传统技术，新方法的优势在于： 无需保留独立验证集，提高数据利用率 能够实时监控训练过程中的泛化误差变化 对过拟合现象具有更敏感的检测能力

这种创新思路为神经网络训练提供了更高效的监控工具，特别适用于数据稀缺或训练成本高的应用场景。研究还讨论了不同网络架构下该方法的适用性，为实际部署提供了参考准则。