鲁棒性和泛化性,模型鲁棒性和泛化性的区别

鲁棒性是控制论中的词语，主要指在某些参数略微改变或控制量稍微偏离最优值时系统仍然保持稳定性和有效性。
泛化能力指根据有限样本得到的网络模型对其他变量域也有良好的预测能力。
这两者还是有一定的联系的 ,根据泛化能力好的网络设计的神经网络控制器的鲁棒性也会有所改善。
如果稍微以偏概全一下 ,我的理解就是鲁棒性指自己主动去改变网络中的相关参数,细微地修改(破坏)模型,也能得到理想的效果;而泛化能力是指,在不主动修改(破坏)模型的前提下,被动接受不同的外界输入,都能得到相应的理想的效果。