欠拟合

直觉理解#

考试前根本没怎么复习——练习题不会做，考试也不会做。这就是欠拟合。

模型太简单（参数太少）或训练太少（epoch 不够），连训练数据中的基本规律都没抓住。

与过拟合的对比#

| | 欠拟合 | 过拟合 | | 训练损失 | 高 | 低 | | 验证损失 | 高 | 高 | | 类比 | 没复习 | 背答案 | | 问题 | 模型能力不足或训练不够 | 模型能力过剩，记住了噪声 |

如何判断#

在训练损失和验证损失的双曲线图中，如果两条线都停在高位不再下降，就是欠拟合的信号。

常见应对#

• 增加模型复杂度（更多神经元或更多层）
• 增加训练轮次（更多 epoch）
• 检查数据质量和特征选取

欠拟合通常比过拟合更容易解决——"没学够"只需要多学，"学太死"才需要技巧。