算法优化泛化能力泛化能力（generalization ability）是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力
学习的目的是学到隐含在数据对背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出，该能力称为泛化能力
通常期望经训练样本训练的网络具有较强的泛化能力，也就是对新输入给出合理响应的能力
应当指出并非训练的次数越多越能得到正确的输入输出映射关系
网络的性能主要用它的泛化能力来衡量
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