过拟合与欠拟合：模型训练中的常见问题

过拟合指模型在训练集上表现完美，但在未见过的测试集上表现糟糕，因为它学习到了训练数据中的噪声。欠拟合则是模型过于简单，未能捕捉到数据的基本规律。正则化、增加数据量、提前终止等是防止过拟合的常用方法。

如何判断？ 通常，我们会将数据集分为训练集、验证集和测试集。如果在训练过程中，模型在训练集上的误差持续下降，但在验证集上的误差却开始上升，那么很可能就是发生了过拟合。

解决过拟合的策略:

• 增加数据量: 更多的数据能让模型学习到更通用的特征。数据增强（如旋转、裁剪图像）也是一种有效方式。
• 正则化: 在损失函数中加入一个惩罚项（如L1或L2正则化），来限制模型参数的大小，降低模型复杂度。
• Dropout: 在训练时，随机地“丢弃”一部分神经元，强制网络学习更加鲁棒的特征。
• 提前终止 (Early Stopping): 在验证集误差不再下降时，就停止训练。

解决欠拟合的策略:

• 增加模型复杂度: 使用更深、更宽的网络，或尝试更复杂的模型。
• 添加新特征: 丰富输入数据的信息量。
• 减少正则化: 如果模型被过度惩罚，适当减小正则化强度。

在模型训练中，找到欠拟合与过拟合之间的平衡点，是取得良好泛化能力的关键。