在像这样的图表中是否存在过拟合的情况？
我对过拟合不太熟悉，做了些研究，但无法确定这个图表是否过拟合了。
所以，如果您熟悉过拟合，请告诉我。
如果您能告诉我原因，我将不胜感激。
谢谢。
回答：
这不是过拟合。过拟合（简单来说）意味着模型过度调整其参数，或者使用仅适用于特定训练数据集的特征，以尽可能提高训练样本的准确性，而测试/验证准确性却很差。这个图表没有显示过拟合，因为训练损失和测试损失函数的变化趋势相似。
这是我正在研究的一个神经网络的例子，我为模型设置了过多的特征，最终导致模型严重过拟合。如何判断？因为在比较训练准确性（acc）和验证/测试准确性（val_acc）时，性能差异很大。为了获得模型的最佳性能，您希望模型在保持良好的训练准确性的同时，尽可能提高测试或验证的准确性，这意味着模型泛化性能良好，因为它在给定的样本/数据上表现良好。
