不，深度学习本质上不仅仅是过拟合。当模型变得过于专注于训练数据，而失去泛化到新的、未见过的数据的能力时，就会发生过拟合。虽然深度学习模型由于其大量的参数和复杂性而容易发生过拟合，但该领域已经开发出系统的方法来缓解这个问题。深度学习的目标是构建能够捕捉数据中有意义的模式的模型，而不仅仅是记忆噪声。例如，用于图像分类的卷积神经网络 (CNN) 首先学习分层特征，如边缘和纹理，然后学习更复杂的结构，这些结构在经过适当训练后，可以在数据集上很好地泛化。这种结构化的学习过程表明，深度学习可以实现泛化，而不仅仅是记忆。
深度学习框架包括内置的减少过拟合的技术。像 dropout 这样的正则化方法在训练期间随机停用神经元，迫使网络依赖不同的路径，避免过度依赖特定的节点。数据增强，例如在计算机视觉任务中旋转或翻转图像，人为地扩展了训练数据集，使模型暴露于更多的变化。权重正则化（例如，L1/L2 惩罚）阻止了过大的参数值，从而促进了更简单的模型。交叉验证和提前停止（监控验证损失，以便在性能趋于稳定时停止训练）也是标准做法。例如，像 ResNet 或 BERT 这样的模型将这些策略与架构创新（例如，跳跃连接或 Transformer 层）结合使用，即使在 ImageNet 或 Wikipedia 文本这样的大规模数据集上，也能在不过拟合的情况下获得最先进的结果。
当模型设计不佳或在数据不足的情况下进行训练时，过拟合主要成为一个问题。例如，在包含数百万个参数的小数据集上训练深度神经网络很可能会导致记忆。但是，存在实际的解决方案：迁移学习利用预训练的模型（例如，使用在 ImageNet 上训练的 CNN 进行医学成像任务）来减少对海量数据集的需求。简化架构或使用特定领域的约束（例如，用于序列数据的循环网络）也有助于解决问题。开发人员必须在保留的测试集上评估模型，并使用精确率/召回率等指标来检测过拟合。像 TensorFlow 或 PyTorch 这样的工具提供了库（例如 Keras tuner），可以自动进行超参数优化，以实现更好的泛化。总之，虽然过拟合是一个挑战，但深度学习的工具和实践直接解决了这个问题，使模型在正确应用时能够有效地泛化。