模型選擇，欠擬合，過擬合
- 訓練誤差：在訓練集上的表現
- 泛化誤差：在任意一個數據樣本上表現的誤差
- 計算誤差：損失函式
- 在機器學習中，假設每個樣本都是獨立同分布與整體的，於是它訓練誤差期望 = 泛化誤差
- 一般情況下：由訓練資料集學到的訓練引數 使得 模型在訓練資料集上的表現優於或等於 測試資料集上的表現
- 模型選擇：可以選擇完全不同的網路模型，也可以是不同的超引數（例如：多層感知機的隱藏層個數等等）
- 驗證資料集：在實際應用中，驗證資料集與測試資料集界限模糊
- K折交叉驗證：訓練資料太少了，於是將所有樣本分為k份，做k次模型訓練，每次選擇不同的一份做測試集，其他做訓練集，loss取平均
- 欠擬合：模型無法得到較低的訓練誤差
- 過擬合：訓練誤差遠低於它在測試資料上的誤差
- 欠擬合，過擬合的原因很多，其中最重要的是：模型複雜度，訓練集大小（當樣本數過少，過擬合更容易發生）
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