Overfitting & Underfitting
一、过拟合
模型过于复杂：复杂的模型能够捕捉到训练数据中的很多细节，包括一些噪声。当模型复杂度过高时，它可能会过度拟合训练数据中的噪声，而不是学习数据背后的通用模式。
训练数据不足：如果训练数据量很小，模型可能很难从中学到数据的通用模式。相反，它可能会学习到数据的特例，即训练数据中的某些具体细节。
数据噪声：训练数据中的噪声可能会导致模型学习到错误的信息。当模型试图拟合这些带有噪声的数据时，它可能会学习到一些与真实数据分布不符的模式。
二、欠拟合
什么是欠拟合（Underfitting）？欠拟合是指模型在训练数据上表现不好，同时在测试数据上也表现不好的现象。这通常意味着模型未能捕捉到数据中的基本规律。
欠拟合的原因是什么？欠拟合通常由训练数据不足、模型复杂度过低（如层数过少、神经元过少）、训练时间不足等原因导致。
训练数据不足：当训练数据量不足时，模型可能无法充分学习到数据的内在规律和模式。这会导致模型在训练集上的表现就不够好，更不用说在测试集或实际应用中的表现了。
模型复杂度过低：当模型复杂度过低时，它可能无法捕捉到数据中的复杂关系或非线性特征。例如，在神经网络中，如果层数过少或神经元数量不足，模型可能无法学习到数据的深层特征。
训练时间不足：当训练时间不足时，模型可能还没有充分学习到数据的内在规律和模式。这可能是因为优化算法还没有找到最优解，或者模型还没有足够的时间来适应数据的分布。
为了解决过拟合问题，我们可以采取增加训练数据、提高模型复杂度、延长训练时间等方法。
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【架构师带你玩转AI】：公众号@架构师带你玩转AI 作者，资深架构师。2022年底，ChatGPT横空出世，人工智能时代来临。身为公司技术总监、研发团队Leader，深感未来20年属于智能时代。
