模型复杂度与数据集大小：解决过拟合与欠拟合的关键

"Task 03 打卡主要探讨了机器学习中的核心概念——过拟合和欠拟合，以及如何解决这些问题。过拟合是指模型在训练集上表现优秀但对新数据泛化能力较差的现象，而欠拟合则是模型无法在训练集上达到足够低的误差，表明模型复杂度可能不足以捕捉数据中的关键模式。 解决过拟合和欠拟合的关键因素有两个：模型复杂度和训练数据集大小。当模型过于复杂（如深度神经网络层数过多），容易导致过拟合，因为模型可能过度适应噪声，而不是真正的数据规律。此时，可以通过正则化技术来缓解，如L2范数正则化（权重衰减），它通过在损失函数中添加权重参数的平方和的惩罚项，限制参数过大，从而减少过拟合。 训练数据集大小也是一个重要因素。如果数据集过小，特别是在参数数量多于样本数的情况下，模型容易过拟合。为了提高模型的泛化能力，我们通常倾向于使用更大的数据集，尤其是在模型复杂度较高的情况下。 在实际应用中，调整模型结构（如减少层数、增加dropout等）、数据增强、交叉验证等也是常见的防止过拟合和欠拟合的方法。理解并平衡模型复杂度和数据集规模，以及合理运用正则化策略，是提高模型性能、避免过拟合和欠拟合的关键步骤。"