模型的Robustness和Generalization是什么关系？
2023-08-25 阅读 33
模型的鲁棒性（Robustness）和泛化能力（Generalization）是密切相关的概念。
泛化能力指的是模型在未见过的数据上的表现能力，即模型对新样本的预测能力。一个具有良好泛化能力的模型能够在未见过的数据上取得较好的性能，而不仅仅是在训练集上表现良好。泛化能力是衡量模型优劣的重要指标，因为我们通常关注的是模型在实际应用中的预测能力。
而鲁棒性指的是模型对于输入数据中的扰动、噪声或干扰的稳定性。一个具有较高鲁棒性的模型能够在面对输入数据的变化或干扰时仍能保持较好的性能。鲁棒性是指模型对于数据中的异常情况或噪声的适应能力。
鲁棒性和泛化能力之间存在一定的关系。一个具有较好泛化能力的模型通常也会具有一定的鲁棒性，因为它能够在未见过的数据上表现良好。然而，泛化能力和鲁棒性并不完全等同。一个模型可能在训练集上表现良好，但在面对输入数据的变化或干扰时容易出现性能下降，这种情况下模型的鲁棒性较差。因此，为了确保模型的良好性能，我们需要同时关注模型的泛化能力和鲁棒性。
更新于 2023年08月25日
