人工智能发展迅速，并在许多领域带来了重大改进。其成功的一个关键因素在于它所具备的泛化能力。应用于人工智能的泛化，是指算法将训练数据中学到的知识有效地应用于新数据的能力。本文将从理论基础、类型、改进方法、面临的困难以及最新进展等方面，深入探讨泛化的概念。
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AI中的泛化是什么？
泛化是机器学习 (ML)和人工智能 (AI)中的一个基本概念。它指的是模型在处理不属于训练数据集的全新、未知数据时，也能表现良好的能力。AI中的泛化规则使模型能够根据从训练数据中收集的信息做出正确的预测和判断。这些规则确保模型学习的是数据中的潜在模式和关系，而不是死记硬背单个样本。通过专注于泛化，AI模型可以将所学知识应用于各种环境，从而提高其有效性和可靠性。
记忆与泛化的区别
当一个模型过度学习训练数据，以至于在训练数据上表现极佳，但无法将这种知识应用到新数据上时，我们就称之为记忆。另一方面，一个泛化良好的模型能够推断并预测其在训练中未见过的数据点的结果。
泛化与过拟合
当一个模型从训练集的噪声和细节中学习得太多，导致在新的数据上变得不可靠时，这就被称为过拟合。由于泛化的目标是开发出在可见和不可见数据上都能持续表现良好的模型，因此这是一个至关重要的问题。
泛化的理论基础
- 统计学习理论：统计学习理论提供了一个框架来理解算法如何以及为什么变得更加通用。它涉及诸如基于训练误差的经验风险最小化和基于训练误差的结构风险最小化（平衡模型复杂度和训练误差）等概念。
- 偏差-方差权衡：理解偏差-方差权衡对于理解泛化至关重要。偏差高是指模型未能很好地捕捉数据的细节，导致欠拟合。方差高可能导致过拟合，即模型非常复杂并记录了噪声。有效的泛化寻求的是偏差和方差之间的理想平衡。
- 模型选择中的奥卡姆剃刀原则：根据奥卡姆剃刀原则，在功能足够的前提下，越简单的模型越好。它表明，在人工智能领域，模型应避免不必要的复杂性以提高泛化能力。
泛化在AI中的作用：
泛化规则在人工智能 (AI) 中起着非常关键的作用。通过使用泛化，有助于根据给定的数据经验进行预测和决策。训练集能够通过理解泛化来执行其他数据集，这对于使工作在现实应用中有效达到目标非常重要。有助于识别训练数据集的模式和关系以实现泛化。
- 泛化使AI模型能够有效地处理现实世界的应用。
- 泛化允许模型即使在面对以前未见过的数据时也能做出明智的预测。
- 通过理解泛化，我们可以在拟合训练数据和避免过拟合之间取得平衡。
- 收集多样化且具有代表性的训练数据。
- 使用适当的模型架构和正则化技术。
- 在单独的验证集上验证模型以评估泛化性能。
不同AI模型中的泛化
监督学习与泛化
[监督学习](https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/supervise