神经网络的测试误差比训练误差要小，请问是什么原因？
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训练样本没有泛性（代表性）
网络训练过拟合了 节点太多
实际模型是高度的非线性叠加 ，而我们使用的神经网络节点过少（隐层少或者节点少），无法很好逼近非线性模型
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