學習目標：學習曲線（對資料量）回答「加資料有沒有用」，容量曲線（對模型大小）回答「換大模型有沒有用」，訓練曲線（對步數）回答「訓久一點有沒有用」。同一份資料，三張圖給三個不同的處方——而讀它們之前要先問誤差棒有多寬。

學習曲線：訓練誤差與驗證誤差對資料量 n（誤差帶＝重複實驗的四分位距）；水平線＝σ²

第二張圖：容量曲線（對 d）或訓練曲線（對步數）

觀察：把 d 從 2 調到 12，學習曲線的高原整個掉下來而處方完全反轉（原本「加資料無效、該加容量」變成「加資料還有用」）。把驗證集從 240 調到 15，誤差帶撐開到看不出趨勢，診斷面板就會改口說資料不足以判斷。切到訓練曲線，訓練誤差一路往下而母體風險先降後升，而且最低點附近很平——提早停止不需要停得很準。