鲁棒性

鲁棒性字面上理解可以认为是健壮性，健壮性可以认为是更好，更加抗风险的
因此是

1.模型具有较高的精度或有效性，这也是对于机器学习中所有学习模型的基本要求；
2.对于模型假设出现的较小偏差，只能对算法性能产生较小的影响；主要是：噪声（noise）
3.对于模型假设出现的较大偏差，不可对算法性能产生“灾难性”的影响；主要是：离群点（outlier）

泛化能力

在机器学习方法中，泛化能力通俗来讲就是指学习到的模型对未知数据的预测能力。在实际情况中，我们通常通过测试误差来评价学习方法的泛化能力。如果在不考虑数据量不足的情况下出现模型的泛化能力差，那么其原因基本为对损失函数的优化没有达到全局最优。

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