學習目標：訓練誤差和你真正想小的那個數字之間有兩段落差。第一段（訓練誤差 → 同分佈風險）來自資料有限，加資料會關掉；第二段（同分佈風險 → 上線風險）來自你只在 x ≤ 上限那一段蒐集資料，加多少同樣的資料都關不掉。

散點＝訓練資料；斜線區＝從來沒有蒐集過資料的範圍；灰虛線＝真值；實線＝擬合

三根柱子（log 縱軸）：訓練誤差、同分佈風險（只在蒐集範圍內算）、上線風險（整個 [0,1]）

觀察：把 n 拉大，前兩根柱子靠攏而第三根紋風不動；把 d 拉大，前兩根分家；把蒐集範圍上限拉回 1.0，第三根瞬間掉回第二根的高度。加資料能關掉第一段落差，關不掉第二段——判斷自己卡在哪一段，決定你該去蒐集更多同樣的資料，還是不一樣的資料。