你觉得AI很聪明？其实它有可能在骗你。AI可以通过测试，甚至可以在训练的时候接近满分，可是它真的学会了吗？不一定，它可能连基本规律都没有掌握，也可能真的学会了解题方法，还可能只记住了训练数据，换了新题就不会了。这三种情况分别叫做欠拟合，合适拟合和过拟合。那么他们有什么区别呢，今天我来给你讲一讲。 
欠拟合
首先，我们来讲一讲欠拟合。欠拟合就是模型还没有学到规律，比如一个模型的目标是识别出一只喵，但是这一个模型并未记住喵的基本特征，所以这个模型可能是欠拟合了。一般情况下模型参数量越小，模型就更容易记不住数据中的细节，就更容易欠拟合。解决欠拟合的方法也很简单，我们可以适当增加训练时间，增加参数量还可以调整学习率解决欠拟合。 
合适拟合
合适拟合是模型训练过程中，即学会了数据的规律，也没有记住偶然的噪声和细节，是模型最合适的状态。因此模型不仅在测试的时候可以得高分，在遇见新题也可以拿到比较高的分...