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图像识别过拟合的五大解决策略
在图像识别领域，过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未见过的数据上表现不佳的现象。这通常是因为模型过于复杂，对训练数据中的噪声和异常值过于敏感，导致泛化能力下降。

2026-05-18