Objetivo: reducir la brecha entre memorización del train y rendimiento real.
La generalización se mide sobre ejemplos no utilizados para ajustar los parámetros ni para elegir los hiperparámetros. Un train excelente y una validación degradada señalan un sobreajuste, pero también hay que excluir una diferencia de distribución o un bug del pipeline.
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