模型复杂度的"甜蜜点"需要经验确认而非理论计算

VC 理论虽然给出了泛化界的数学表达，但在实践中直接计算 VC 维度几乎不可能。真正有效的方法是 learning curve 分析——通过小规模实验绘制学习曲线，观察误差随数据量/模型复杂度的变化趋势，在曲线上找到"甜蜜点"。这与医学中的"先做检查再开药"逻辑一致——不要假设病因，要验证病因。