在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，它指的是模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳。（ ）
A、对
B、错
发布时间：2025-12-14 01:17:39
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答案：对
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- 7.一个深度学习算法在某一个数据集训练调优后，在其他相关数据集上也会表现不错，不需要继续训练和调优。
- 8.而且如果数据增强策略不当或增强程度过高，可能会造成模型对增强后的数据过拟合，在真实环境测试中表现不佳。
- 9.但全连接层的高度互联特性也带来显著弊端：大量参数导致模型容易过拟合，在训练数据上表现优异却难以适应新数据。
- 10.使得网络在训练数据上的预测误差逐渐减小，从而提高模型的准确性。为了防止过拟合，
