學習曲線（learning curve）

學習曲線，是一張「模型表現如何隨訓練推進而變化」的圖——它是機器學習中被盯得最多的診斷工具。它最常見的樣子，是縱軸畫損失（或準確率），橫軸畫訓練時間，並且訓練集和驗證集各畫一條。把這兩條曲線放在一起讀，你一眼就能看出訓練是順利、卡住，還是出了岔子，遠在你白白耗掉幾小時之前。

曲線的形狀會講故事。如果兩條都下降並貼得很近地穩定下來，訓練是健康的。如果訓練那條一路下降，驗證那條卻走平、隨後回升，你就跨進了過擬合——模型在死記。如果兩條都高高地平在那裡不肯降，你就是欠擬合——模型太弱，或學習率不對，或它還需要更多訓練。一條參差不齊、向上爆炸的曲線，通常意味著學習率太高了。

還有第二種相關的含義：學習曲線也可以畫「表現隨訓練資料量的變化」，把訓練時間固定住。這個版本回答一個務實、省錢的問題——「再多收集些資料真的有用嗎，還是我們已經到了那個點，多給樣本幾乎也撬不動指針了？」無論哪一種含義，學習曲線的價值都在於：它把一個看不見的過程，變成一張你能據以行動的圖。