随着深度学习的兴起，神经网络成为了人工智能领域的重要工具之一。然而，在使用神经网络进行模型训练的过程中，常常会遇到一个棘手的问题——过拟合。🔍
过拟合是指模型在训练数据上表现得过于优秀，以至于捕捉到了训练数据中的噪声和细节，导致模型在未见过的数据上的泛化能力变差。换句话说，就是模型记住了训练数据，而没有学会如何从数据中提取有用的特征。🎯
当出现过拟合现象时，我们可以采取一些措施来改善模型性能，比如增加更多的训练数据、采用正则化技术、或者减少模型复杂度等。🌱
总的来说，了解并解决过拟合问题是提高神经网络模型泛化能力的关键。掌握了这些技巧，你就能让自己的模型在面对新数据时表现得更加出色！💪
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