可能沒有人想過這是一種過適現象（overfitting）[2]。從小到大不斷加強愛國教育與黨的思想學習，結果導致對未知領域的資料無法判讀。

1.0威權體制教育的餘毒也是如此。威權政黨因此失去對未來政策規劃的能力。還有填鴨式教育的餘害，四五年級同學應該十分熟習。

1.1無法判讀問題發生時，延伸出將所有未知資料加以預處理(Preprocessing)，使之轉變成可以辨識。大媽將男人當作一切災難的禍首，因為她對社會發生的真實狀況無法判斷。又如修正主義國家將國際現勢一律都轉化成階級鬥爭的材料，泛政治化處理，最典型的就是狼式外交。基本上就是黨所凌駕的教育系統對體制差異的材料判斷力不足。

2專治體制下人民所接觸的都是黨機器預處理過的學習材料。這樣更無法增加對未知資料判定的準確度。按照過適理論，要解決問題當然是減少學習的分量。比如對專治體制的材料學習只取得80%的判定準確度，目的是培養對未知材料的處理能力，也就是泛化能力（generalization ability）[1]。

3專治國家假信息的戰略，基本上是自愚愚人、自誤誤人、白忙一場。統一被當作核心價值，為了防範島獨結果人為製造了一個超級貪腐的溫室。不過為了敷衍上面的無知政策與方針，其實沒什麼可做、沒什麼有效的策略。

4獨裁體制無法回答的，是有關未知狀況的處理與可能性。整個教育體系監督學習(Supervised Learing)凌駕非監督學習(Unsupervised Learing)。因為黨根本不知道到什麼是非監督學習。它只知道人民必須在監督下學習黨所產出的材料。黨介入教育體系的結果一切材料都變成教科書標準本。這導致與社會現實嚴重脫節。學習者從中學不到對未知材料精確判定的能力。體制外的學習材料又被當做洪水猛獸。開放的聲音更被視為動搖體制加以嚴格取締。

5獨裁者不管世事如何變化，一律按照既有知識、既定計畫處理，這就是自大。獨裁者的決策失誤越多，掩飾無知的顢頇就更粗暴也更露骨。

＃泛化能力（generalization ability）

＃如果肺炎是必要的＃

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摘錄

『實作了機器學習演算法的程式對越多的輸入資料進行學習便可獲得更高的準確度，某些情況下可能達到100%的程度。不過這樣的程式可能會發生只能對特定的資料進行正確判定，對於未知的資料完全無法發揮其準確性。有時減少學習的分量讓它對學習資料只達到70~80%左右的準確度，反而能對未知的資料有極高的判定準確度。

這樣的現象稱為過適（overfitting）[2]。對於機器學習的演算法和學習方法期望即便是對未知的資料也能有準確度的判定。像這樣對於未知資料的處理效能稱為泛化能力（generalization ability）。[1]』頁24，