深度學習，怎麼知道你的訓練數據真的夠了？

最近有很多關於數據是否是新模型驅動 [1] [2] 的討論，無論結論如何，都無法改變我們在實際工作中獲取數據成本很高這一事實(人工費用、許可證費用、設備運行時間等方面)。 因此，在機器學習項目中，一個關鍵的問題是，爲了達到比如分類器準確度等特定性能指標，我們需要多少訓練數據纔夠。訓練數據多少的問題在相關文獻中也稱爲樣本複雜度。 在這篇文章中，我們將從迴歸分析開始到深度學習等領域，快速而廣泛地回顧目

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