什么是过拟合

过拟合是机器学习中的一个常见问题，是指模型预测准确率在训练集上升高，但是在测试集上的准确率反而下降，这通常意味着模型的泛化能力不好，过度拟合了训练集。

如果防止过拟合

Dropout