Objetivo: reduzir a distância entre memorização do treino e desempenho real.
A generalização se mede em exemplos não usados para ajustar os parâmetros nem para escolher os hiperparâmetros. Um treino excelente e uma validação degradada sinalizam um sobreajuste, mas também é preciso excluir uma diferença de distribuição ou um bug de pipeline.
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