如何处理欠拟合、过拟合?
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在机器学习与深度学习的训练过程中，会遇到过拟合与欠拟合现象。训练初期，模型通常欠拟合，此时需优化模型，待训练至一定程度时，解决过拟合问题。
判断过拟合，需关注训练误差、验证集误差与测试集误差（泛化误差）。训练误差递减，而泛化误差初期减小后，至某点开始增长，即为过拟合。直观理解，欠拟合表示模型未充分学习数据特征，需继续学习；过拟合则表示模型学习过度，捕捉到数据噪声特征，测试时泛化效果不佳。
处理欠拟合，可通过增加特征、挖掘数据特征或变换特征，引入组合特征与高次特征。简化模型也可能导致欠拟合，考虑使用更高级模型，如SVM、神经网络等。减少正则化参数，有助于解决欠拟合问题。
解决过拟合，需增加训练数据量，减少噪声，确保模型学习到数据特征。正则化方法有效，包括L1、L2正则化，分别促进稀疏性与权重参数减小，避免过拟合。神经网络中，Dropout方法随机失活部分神经元，提高模型泛化能力。早停技术在交叉验证时，依据错误率最小终止训练，避免模型复杂度过高。逐层归一化对模型输入进行标准化，提高泛化性能。
数据质量始终至关重要，更多同分布数据能胜过优秀模型。获取更多高质量数据是解决过拟合与欠拟合的关键。
