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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。

定义：

概括地说，泛化能力（generalization ability）是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力，简而言之是在原有的数据集上添加新的数据集，通过训练输出一个合理的结果

性质：

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。