En réalisant de nombreuses expériences d'apprentissage avec la même architecture de modèle et différents ensembles de données, nous pouvons formuler des arguments statistiques appropriés sur la performance de l'approche de modélisation. La validation croisée est une technique permettant de réaliser de nombreuses expériences avec un petit ensemble de données.