6 个小技巧侦破 AI 模型训练中的陷阱！

在训练AI模型时，你是否遇到过“训练得很好，但一用到新数据就不行了”的问题？🤔 这就是传说中的——过拟合（Overfitting）。今天，我们来聊聊过拟合到底是什么，又该如何避免！💡
 
什么是过拟合？ 简单来说，过拟合就是模型“学得太多了”，甚至把训练数据里的“噪音”也当成了重要信息，导致模型对新数据的泛化能力变差。📉 就好比我们背书背得滚瓜烂熟，却不懂真正的知识。🙈
 
如何判断模型是否过拟合？
 
训练误差低，测试误差高：模型在训练集上表现很好，但在测试集上效果差。
验证曲线不收敛：训练过程中的验证集损失一直居高不下。
避免过拟合的小技巧👇
 
增加数据量：更多的数据有助于模型学习更普遍的特征。
正则化：L1、L2正则化可以限制模型的复杂度。
交叉验证：使用交叉验证来更好地评估模型的表现。
Dropout：在神经网络中加入Dropout层，可以防止模型过度拟合。
 
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