在人机协同

为了使模型在人机协同的整体系统中能够稳定、有效地发挥作用，需要平衡经验风险和结构风险。

这使得模型在人机协同中面对各种不同的输入时，能够更加稳定地运行，不会因为一些异常的输入数据（在没有正则化的情况下可能引起模型输出的大幅波动）而出现错误的交互行为。

通过正则化来约束模型的结构风险，可以使模型在人机协同的长期运行中更好地适应新的交互数据。

为了使模型在人机协同的整体系统中能够稳定、有效地发挥作用，需要平衡经验风险和结构风险。

在人机协同中，如果只追求经验风险的降低，模型可能会过度关注训练数据的微观细节，而忽略了数据中更一般的特征规律。

通过正则化项，可以提高模型对患者状态的敏感性和对趋势的预测能力，从而在人机协同的医疗系统中提供更准确的诊断和治疗建议。

为了使模型在人机协同的整体系统中能够稳定、有效地发挥作用，需要平衡经验风险和结构风险。

通过正则化项，可以提高模型对患者状态的敏感性和对趋势的预测能力，从而在人机协同的医疗系统中提供更准确的诊断和治疗建议。

通过正则化找到这种平衡，可以使机器在人机协同过程中更好地发挥支持、增强人类能力的作用，同时也能让人类对机器的输出结果更具有信任度，促进人机之间的有效协同。