新闻中心
1、泛化是一种心理学上的概念，指的是某一事物在特定情境下的反应或特征被推广到其他情境或事物上。泛化的基本含义 泛化是一个重要的心理过程，它涉及到人们对事物的认知和理解。当人们遇到新的情境或事物时，往往会根据已有的经验和知识来进行判断和处理。
2、《心理学》中的“心理问题泛化”的意思是：当某一反应与某种刺激形成条件联系后，这一反应也会与其它类似的刺激形成某种程度的条件联系，这一过程称为泛化。
3、心理学上的泛化是指某种反应包括行为、心理、生理反应和某种刺激源形成联系后，对于其他类似的刺激源，都会出现该类反应已经泛化。心理学上的泛化是指某种反应包括行为、心理、生理反应和某种刺激源形成联系后，对于其他类似的刺激源，都会出现该类反应已经泛化。
4、心理学泛化是指个体在学习了特定情境下的一种行为后，能够将该行为应用到其他情境中的能力。在心理学中，泛化是一种基本的学习过程，它使得我们能够将在一个环境中学到的知识、技能或习惯应用到其他相似或不同的环境中。
提升模型泛化能力；增强模型稳定性等。提升模型泛化能力：自监督学习可以利用无标签数据进行训练，通过设计合适的辅助任务，让模型从数据中学习到更多的特征和规律，从而提升模型的泛化能力。增强模型稳定性：自监督学习可以利用已有的知识进行预训练，从而在监督学习时更加稳定，提高模型的鲁棒性。
我监督起的就是一个促进作用，起到了一个激励作用，而且它也是能锻炼一个人意志的最好的一种方式，因为一般人都是充满着不确定的因素，所以他们会使用自我监督的方式来监督自己完成各项工作的。
和无监督学习不同，自监督学习主要是利用辅助任务（pretext）从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息，通过这种构造的监督信息对网络进行训练，从而可以学习到对下游任务有价值的表征。
机器学习算法的泛化能力是指其对新样本的适应性，即预测新输入类别的能力。这种能力是通过学习数据背后的规律来实现的，使得训练过的神经网络能够对除学习集外的数据给出合适的输出。 神经网络的复杂性越高，其承受的复杂度也越大，从而能够描述更复杂的规律，这通常意味着更强的泛化能力。
通过学习找到隐含在数据背后的规律，并对具有同一规律的学习集以外的数据，这种经过训练的网络可以给出合适的输出，该能力就被称为泛化能力。
输入样本的数量：适量的输入样本有助于提升网络的泛化能力。然而，样本数量过多可能导致过度拟合，反而降低泛化能力。因此，样本集应包括足够的转折点数据，但不宜过多。 隐含层神经元数量：在保证性能的前提下，应尽量减少隐含层的神经元数量。过多的神经元会导致泛化能力下降。
训练效果好的神经网络在训练集上能够取得很高的准确度或较低的误差，能够很好地拟合训练集中的样本数据。然而，当网络过度拟合训练集时，可能会导致在新的数据上表现不佳，即泛化能力较差。这种情况下，网络过于记忆训练集中的噪声或异常值，导致对新数据的预测失效。
误差小，则泛化能力好；误差太小，则会过度拟合，泛化能力反而不佳。
就是外推的能力。很多时候训练的网络对于训练的数据能很好的拟合，但是对于不在训练集内的数据拟合就很差强人意了。这种情况就叫泛化能力---差。也就是说可能你的网络存在过拟合的现象。