深度网络学习模型会出现过拟合吗

是的，深度神经网络学习模型也会出现过拟合的问题。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差的情况。这种情况通常发生在模型过于复杂或者训练数据过少的情况下。

当模型过于复杂时，可能会出现过拟合现象。模型在学习时会尽可能地拟合训练数据，但是随着模型变得越来越复杂，它会开始捕捉到训练数据中的噪声和细节，而这些细节在测试数据中不存在。因此，当模型过于复杂时，它会在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差。

解决过拟合问题的方法包括：增加训练数据、使用正则化方法如L1、L2正则化等、采用Dropout等方法。