一、模型泛化能力：从理论瓶颈到实践挑战 在机器学习模型部署中，训练集与测试集数据分布不一致导致的性能下降是普遍痛点。例如，医疗影像诊断模型在A医院数据上训练后，应用于B医院时准确率可能下降20%-30%。这种……
