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2026-01-07
为什么深度学习模型的性能总是比我们预期的要好？
深度学习模型的性能表现常常超出理论预期，这一现象引发了研究人员的广泛关注。尽管参数量远超训练数据量，模型仍能有效泛化，这挑战了传统的过拟合理论。关键在于理解模型在学习复杂数据模式时，是如何在表达能力和泛化能力之间取得平衡的。深入探讨这些模型如何利用其庞大的容量空间，在不“记忆”噪声的情况下捕捉数据的内在结构，对于构建更可靠的人工智能系统至关重要。
2026-01-07
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