深度学习模型中，如何平衡过拟合与欠拟合，以实现最优性能？
在深度学习领域，过拟合与欠拟合是两个常见且相互矛盾的问题，过拟合指的是模型在训练集上表现极佳，但在新数据上泛化能力差，这通常是由于模型过于复杂或训练数据不足导致的，相反，欠拟合则是指模型在训练集上表现不佳，这通常是因为模型过于简单或训练时间...
在深度学习领域，过拟合与欠拟合是两个常见且相互矛盾的问题，过拟合指的是模型在训练集上表现极佳，但在新数据上泛化能力差，这通常是由于模型过于复杂或训练数据不足导致的，相反，欠拟合则是指模型在训练集上表现不佳，这通常是因为模型过于简单或训练时间...