23.1 深度学习的泛化理论与逼近能力

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23.1 深度学习的泛化理论与逼近能力 23.1 深度学习的泛化理论与逼近能力在人工智能迅猛发展的浪潮中，深度学习以其惊人的实证性能成为推动技术变革的核心引擎。然而，当我们从工程奇迹转向理论根基时，一个令人困惑的问题便浮现出来：为何一个拥有数百万甚至数十亿参数的神经网络，在训练数据远少于参数数量的情形下，依然能够对未见样本做出准确预测？这正是深度学习泛化理论所要回答的核心问题。与此同时，另一个基础性问题同样引人深思：神经网络究竟具备多强的函数逼近能力？它是否足以刻画现实世界中复杂的非线性关系？本章将围绕这两个相互关联又各自独立的主题——泛化能力与逼近能力，展开系统而深入的剖析。