大模型调优指南--过拟合 - AI·你所爱

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过拟合是机器学习模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现不佳的一种现象。它的发生通常是由于模型过于复杂，以至于能够记住训练数据的噪声和细节，而不是学习到数据的普遍模式和特征。以下是导致过拟合的常见原因以及相应的解决方法：