过度拟合的定义是什么？使用深度学习（神经网络）时如何测试过度拟合？

深度学习需要充足且质量良好的数据和强大的计算能力两个关键要素才能发挥其作用。虽然计算能力是一个成本问题，但即使在数据上花费大量的精力，数据也并不总是完美的。数据中可能存在异常值、错误的数据点或不能完全代表试图解决的实际问题。因此，设计的神经网络应该能够忽略或网络不将其纳入模型中的异常值。有时，网络可能会尝试拟合这些异常值，使其非常适合训练数据，但由于这些异常值是错误的数据点，这样的模型并不是一个好的模型，可能在实时数据或测试集上表现不佳。这就是我们所说的过度拟合。如果模型在训练数据上表现良好，但在测试集或真实数据上表现不佳，那么模型可能会过度拟合。可以使用正则化来避免过度拟合。