出现过拟合问题是什么意思

过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差的现象。这是由于模型过度适应（拟合）训练数据，使其在训练数据中捕获到的噪声和细节过多地被学习，导致其不能很好地泛化到新的、未见过的数据上。这种现象可能是由于模型复杂度过高，数据量不足或者训练过程中出现了过多的噪声等原因引起的。为避免过拟合问题，可以采用一些方法，如增加数据量、采用正则化方法、使用dropout等技术。