过拟合是指模型在训练数据上表现良好,但在测试数据上表现较差的现象。解决过拟合的方法包括: 数据增强:增加训练数据的多样性,如图像旋转、翻转等。 正则化:在损失函数中添加正则化项(如 L1 或 L2 正则化)。 提前停止:在验证集上监控模型性能,提早终止训练以避免过拟合。 减少模型复杂度:减少模型参数数量,如减少...