我在使用TensorFlow进行对象检测时，发现有大量的误报。我认为造成这种情况的一个主要原因是过拟合。但我的疑问是，误报是如何由过拟合引起的呢？过拟合发生在模型学习到数据中的复杂模式时，或者简而言之，它导致了对数据的记忆。

如果是记忆数据的话，不是应该显示更多的假阴性吗？因为它只是记住了训练数据，无法检测到新的情况。那么它如何能够将其他对象分类为已训练的类别呢？这不是违反直觉的吗？

回答：

我能想到的一个原因是训练数据中的异常值：

假设在你的训练数据中，类别A有一些强烈的异常值，这些异常值在某些维度上可能更接近于另一个类别B的领域，那么过拟合就会导致类别边界朝向这个异常值的方向移动。这可能有效地导致大量的误报，因为类别A的移动边界现在部分位于本应属于类别B的区域。

举一个极端的例子，一个过拟合的边界可能会看起来像这样：

在这里，由于过拟合，我们将异常值保留在正类中，但代价是也包含了两个假阴性。一个在两个类别之间的良好泛化边界会将异常值作为假阴性丢弃，但由于没有包含那两个假阳性，整体准确率会更高。

顺便说一下，由于异常值导致的假阳性也可能发生，这就是为什么过拟合通常被认为是不好的原因。