单元三
第15课 测试与出错
一、学完还要考
只看训练时「都会了」不够。还要用方法检查会不会认错。出错不可怕：样本太少、标注不准、两类太像，都会让分数下降——然后我们改进数据与方法。
① 先训练：圆与方
多准备几份样本（两类都要有），再去做下面的测试。
② 再测试：正确率小条
点「开始小测验」：用已有训练样本做交叉检查（本地估算）。
二、知识点讲解
测试用没参与训练（或新场景）的例子检查模型行不行；出错很常见，要会看错在哪一类、要不要补数据或改规则，而不是只怪「AI 不聪明」。
- 能用自己的话复述：输入是什么、按什么规则变、输出应怎样。
- 练习时改一处、看一处，确认现象和概念对得上。
先弄清本课输入与输出，再进编程练习对照现象。
三、课堂练习
先完成两道正误判断，再做其余题目；选出后点「检查」。
判断：只点体验按钮，说不清「AI 做了什么、人做了什么」。
判断：每完成一次体验，用一句话说清本课要点「测试」，并区分生成结果与你的判断。
为什么需要测试？
正确率变低时，可以怎么做？
AI 出错时，人应该？
四、本节小结
训练＋测试是一对好伙伴。下一单元进入 AIGC：内容可以「生长」出来。