在深度学习（机器学习）领域，训练模型时，我们不仅要求模型对训练数据集有很好的拟合（较低的训练误差），同时也希望它可以对未知数据集（测试集）有很好的拟合结果（泛化能力），所产生的测试误差被称为泛化误差。其中就会产生欠拟合和过拟合的问题。