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微调模型时总是过拟合怎么办？深入理解早停与正则化策略 很多算法工程师在微调预训练模型时，常常会陷入一个误区：认为只要训练损失降得足够低，模型就一定能学到更好的特征表示。然而，当验证集的损失开始反弹而训练损失仍在下降时，模型其实已经陷入了过拟合的泥潭。此时模型记住的是训练数据的噪声而非通用规律，泛化能力大打折扣。要解... 栏目：视频音频 时间：08-23 微调 早停 正则化
