泛化与评估

它在 AI 中解决什么问题？

占位说明：解释训练集表现为什么不等于真实能力，以及如何用统计视角评估模型。

核心概念

• 待补：generalization
• 待补：train / validation / test
• 待补：bias-variance tradeoff

关键公式

待补：train loss、test loss、generalization gap。

它出现在模型的哪里？

• 待补：model selection
• 待补：ablation study
• 待补：benchmark evaluation

后续需要补充

• 待补：定义
• 待补：直觉
• 待补：例子
• 待补：常见误区