訓練過程中的誤差，就是訓練誤差。
在驗證集上進行交叉驗證選擇參數（調參），最終模型在驗證集上的誤差就是驗證誤差。
訓練完畢、調參完畢的模型，在新的測試集上的誤差，就是測試誤差。
假如所有的數據來自一個整體，模型在這個整體上的誤差，就是泛化誤差。通常說來，測試誤差的平均值或者說期望就是泛化誤差。
綜合來說，它們的大小關系為
訓練誤差 < 驗證誤差 < 測試誤差 ～= 泛化誤差
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