深度学习：欠拟合与过拟合

1 定义

1.1 模型欠拟合

AI模型的欠拟合（Underfitting）发生在模型未能充分学习训练数据中的模式和结构时，导致它在训练集和验证集上都表现不佳。欠拟合通常是由于模型太过简单，没有足够的能力捕捉到数据的复杂性和细节。

1.2 模型过拟合

AI模型的过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现出色，但在未见过的数据（如验证集或测试集）上表现不佳的情况。过拟合通常发生在模型学习了训练数据中的特定噪声和细节，而没有学到足够泛化的模式。

2 原因

1.1 模型欠拟合

• 模型复杂度不足：如果模型太过简单，它可能无法学习数据中的复杂模式。

• 特征不足：提供给模型的特征可能不足以捕捉数据的重要方面。

• 训练不充分：模型可能因为训练时间不足或训练数据不足而未能学习到足够的信息。

• 错误的模型假设：模型的基本假设可能与数据的实际分布不匹配。

1.2 模型过拟合

• 模型过于复杂：如果模型有过多的参数，它可能会捕捉到训练数据中的随机噪声。

• 训练数据有限：当训练数据不足以代表整个数据分布时，模型可能会过度适应这些有限的数据。

• 训练时间过长：过度训练模型可能导致它学习到训练数据的特定特征，而不是更通用的模式。

3 解决方案

3.1 模型欠拟合

• 增加模型复杂度：使用更复杂的模型，如更深的神经网络或包含更多参数的模型。