什么是神经网络中的过拟合？ 当神经网络过于彻底地学习了训练数据的特定模式，以至于在新、未见过的数据上表现不佳时，就会发生过拟合。 发生这种情况是因为模型记住了训练集中的噪声、异常值或不相关的细节，而不是捕捉潜在的趋势。 例如，一个经过训练来对猫的图像进行分类的模型，可能会通过将特定的背景纹理（例如草地）与“猫”标签相关联而过度拟合，即使这些纹理与实际类别无关。 当模型在训练数据上达到接近完美的准确率，但在验证或测试数据上表现明显更差时，通常可以看到过拟合。
如何检测过拟合？ 检测过拟合最直接的方法是监控训练和验证性能之间的差距。 如果训练准确率持续提高，而验证准确率停滞或恶化，则模型可能正在过拟合。 诸如学习曲线（绘制 epochs 上的训练/验证损失）之类的工具可帮助可视化这种差异。 例如，在文本分类任务中，模型可能达到 98% 的训练准确率，但只有 75% 的验证准确率，这表明它是在记忆训练示例，而不是学习可推广的规则。 在训练期间对保留的验证集进行定期评估对于及早发现此问题至关重要。
如何避免过拟合？ 几种实用策略可以减少过拟合。 首先，正则化技术（如 L1/L2 正则化）会惩罚过大的权重，从而阻止模型过于依赖特定特征。 例如，在 TensorFlow 中的密集层中添加 L2 正则化涉及设置一个 kernel_regularizer 参数。 其次，dropout 在训练期间随机停用神经元，迫使网络学习冗余表示。 应用于 PyTorch 模型中隐藏层的 0.5 的 dropout 率可以提高泛化能力。 第三，数据增强（例如，旋转图像或向文本添加噪声）人为地扩展了训练数据集，使模型暴露于更多变体。 此外，简化模型架构（更少的层/节点）或使用提前停止（在验证损失停止改善时停止训练）可以提供帮助。 对于小型数据集，诸如 k 折交叉验证之类的技术可确保模型不会过度调整到特定的数据分割。 将这些方法结合起来，可以平衡模型容量与可用数据，从而提高实际性能。