只有达到SOTA的⽅法才能发⽂章吗得赞同最多的回答分享了ICML审稿⼈的话，说的⾮常好：The academic is not an army race. It does not really matter how fancy the model is. It does not really matter whether the model can achieve the stoa perform

浆浆在线给出训练误差和泛化误差的定义训练误差和泛化误差是机器学习中常用的两个概念，它们分别用于衡量模型在训练集和测试集上的表现。下面将分别对训练误差和泛化误差进行定义和解释。语音播放模块一、训练误差防眩通路灯得到训练训练误差是指模型在训练集上的表现，它是模型在训练过程中所得到的误差。训练误差通常用来衡量模型的拟合能力，即模型是否能够在训练集上得到较好的拟合效果。训练误差越小，说明模型在训练集上的

关于训练误差、测试误差、泛化误差我们在学习模式识别的时候，总是会遇到⼀些专业词汇，⽽其中有的专业词汇叫⼈傻傻分不清。今天我就来说说训练误差、测试误差、泛化误差到底是什么，区别所在。空调节能器感应式小便器对于分类学习算法，我们⼀般将样本集分为训练集和测试集，其中训练集⽤于算法模型的学习或训练，⽽测试集通常⽤于评估训练好的模型对于数据的预测性能评估。⽽这个先后顺序就是先将算法在训练集上训练得到⼀个模型

特征选择方法中三种度量的比较研究作者：宋智超　康健　孙广路　何勇军阻垢剂来源：《哈尔滨理工大学学报》2018年第01期        摘要：不同类型数据中特征与类别以及特征与特征之间存在一定的线性和非线性相关性。针对基于不同度量的特征选择方法在不同类型数据集上选取的特征存在明显差别的问题，本文选择线性相关系数、对称不确定性和互信息三种常用的线性或非线性度量，

深度学习系列--2.神经⽹络模型参数选择经过上⾯⼀篇学习神经⽹络的基本知识，就可以⽤keras简单构造⼀个多分类器啦~from keras import modelsfrom keras import layersfrom keras.datasets import mnistfrom keras.utils import to_categorical(train_images, train_la