在訓練AI模型時，你是否遇到過“訓練得很好，但一用到新數據就不行了”的問題？?? 這就是傳說中的——過擬合（Overfitting）。今天，我們來聊聊過擬合到底是什么，又該如何避免！??
 
什么是過擬合？ 簡單來說，過擬合就是模型“學得太多了”，甚至把訓練數據里的“噪音”也當成了重要信息，導致模型對新數據的泛化能力變差。?? 就好比我們背書背得滾瓜爛熟，卻不懂真正的知識。??
 
如何判斷模型是否過擬合？
 
訓練誤差低，測試誤差高：模型在訓練集上表現很好，但在測試集上效果差。
驗證曲線不收斂：訓練過程中的驗證集損失一直居高不下。
避免過擬合的小技巧??
 
增加數據量：更多的數據有助于模型學習更普遍的特征。
正則化：L1、L2正則化可以限制模型的復雜度。
交叉驗證：使用交叉驗證來更好地評估模型的表現。
Dropout：在神經網絡中加入Dropout層，可以防止模型過度擬合。
 
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