在訓(xùn)練AI模型時(shí)，你是否遇到過(guò)“訓(xùn)練得很好，但一用到新數(shù)據(jù)就不行了”的問(wèn)題？?? 這就是傳說(shuō)中的——過(guò)擬合（Overfitting）。今天，我們來(lái)聊聊過(guò)擬合到底是什么，又該如何避免！??
 
什么是過(guò)擬合？ 簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，過(guò)擬合就是模型“學(xué)得太多了”，甚至把訓(xùn)練數(shù)據(jù)里的“噪音”也當(dāng)成了重要信息，導(dǎo)致模型對(duì)新數(shù)據(jù)的泛化能力變差。?? 就好比我們背書(shū)背得滾瓜爛熟，卻不懂真正的知識(shí)。??
 
如何判斷模型是否過(guò)擬合？
 
訓(xùn)練誤差低，測(cè)試誤差高：模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試集上效果差。
驗(yàn)證曲線不收斂：訓(xùn)練過(guò)程中的驗(yàn)證集損失一直居高不下。
避免過(guò)擬合的小技巧??
 
增加數(shù)據(jù)量：更多的數(shù)據(jù)有助于模型學(xué)習(xí)更普遍的特征。
正則化：L1、L2正則化可以限制模型的復(fù)雜度。
交叉驗(yàn)證：使用交叉驗(yàn)證來(lái)更好地評(píng)估模型的表現(xiàn)。
Dropout：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中加入Dropout層，可以防止模型過(guò)度擬合。
 
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