神经网络通过从训练数据集中学习模式而不是记忆单个示例来泛化到看不见的数据。他们使用训练数据中存在的特征来预测新数据中的类似模式。此过程依赖于设计良好的模型体系结构和表示问题空间的足够的训练示例。
像正则化这样的技术有助于防止过度拟合，当模型过于适应训练数据并且在新输入时失败时，就会发生这种情况。Dropout，权重衰减和早期停止是通过限制模型的复杂性并确保其专注于一般模式而不是噪声来增强泛化的常见策略。
此外，多样化和代表性的数据集对于泛化至关重要。如果训练数据涵盖了广泛的场景，则模型在新数据上表现良好的可能性更大。数据增强等技术人为地增加了数据集的多样性，可以进一步提高模型的有效泛化能力。