过拟合本质是模型记忆噪声而非学习规律，解决关键在于提升泛化能力；早停、正则化组合、数据提质、结构简化与集成是核心手段。
过拟合本质是模型记住了训练数据的噪声和细节，而非学到泛化规律。解决关键不在于“压低训练误差”，而在于提升模型在未知数据上的表现力。
在验证集性能不再提升时及时终止训练，避免模型在训练集上越陷越深。实际操作中需设置耐心轮数（patience），比如连续10轮验证损失没下降就停止；同时保存验证指标最优时的模型权重，而不是最后一步的权重。
L1/L2正则、Dropout、Batch Normalization不是单选题，而是可以叠加的“安全阀”。L2（weight decay）约束权重大小，Dropout随机屏蔽神经元，BN则稳定每层输入分布——三者作用层面不同，协同效果更稳。
数据少不是借口，质量差才是根源。与其硬凑样本，不如先清理标注错误、过滤模糊/截断图像、剔除明显异常的时序片段。在此基础上再做增强，才有意义。
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复杂模型不是万能解药。一个参数少30%但验证F1高2个点的轻量模型，往往比“大而全”的模型更可靠。必要时用模型集成稀释单模型偏差，但前提是各子模型犯错模式不同。
基本上就这些。核心逻辑始终一致：给模型“留余地”，而不是逼它完美拟合训练集。
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