聖塔非研究所 關於避免過度擬合作為偏差 2026-03-18 · 工作論文 · 更新 2026/03/19 上午01:44 摘要 在監督式學習中，人們普遍認為，懲罰複雜函數有助於避免函數對資料的“過度擬合”，從而提高泛化能力。人們也普遍認為，交叉驗證是選擇將函數擬合到資料的演算法的有效方法。在最近的一篇論文中，Schaffer (1993) 提出了反駁這些說法的實驗證據。本文對謝弗的這些論點進行了正式分析。這證明他的論點是有效的，儘管他的一些實驗必須謹慎解釋。 原文連結PDF 來源 本頁只刊出中文翻譯與中文說明；英文原文請見下方原文連結。 原文連結 原文連結 PDF 來源 論文資訊 類型：工作論文 編號：工作論文 #1530 日期：2026-03-18 摘要 在監督式學習中，人們普遍認為，懲罰複雜函數有助於避免函數對資料的“過度擬合”，從而提高泛化能力。人們也普遍認為，交叉驗證是選擇將函數擬合到資料的演算法的有效方法。在最近的一篇論文中，Schaffer (1993) 提出了反駁這些說法的實驗證據。本文對謝弗的這些論點進行了正式分析。這證明他的論點是有效的，儘管他的一些實驗必須謹慎解釋。