韩辞的幻灯片上开始展示密密麻麻的一些公式，“由此，我们便可以把误差分解成三部分，逼近误差完全由假设空间的选取所决定，估计误差由数据集的大小和质量而带来的额外误差，以及优化误差，这是由优化，或者说训练带来的额外误差。”
虽然之前已经大概了解了韩辞在这方面的想法，但在如此正式的场合，看到她有些紧张却仍旧十分自信的展示这些专业高深的内容。
孟繁岐还是相当敬佩的。
这里面的不少结论都是后来世人熟知的，不过大都是通过大量的实验观察，总结归纳出的一些经验性结论。
虽然今生，孟繁岐将会在诸多AI应用领域开天辟地，可内在的数理证明，终将是他两辈子都无法越过的鸿沟。
对那些可以做到这些事情的人，人们难免会另眼相待。
而此时此刻，会场当中，看好韩辞的并不只是懵懵懂懂觉得厉害的孟繁岐。
以辛顿为首的学院派，比如牛津团队的几位老教授，眼中满是赞许的目光。
这个待遇是连孟繁岐刚刚也没有的。
“可能这就是老学究们对于理论的偏爱吧。”孟繁岐笑着摇了摇头，自己这个做AI应用技术的，可能永远没有办法获得这几个怪老头的如此偏爱。
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