過擬合（Overfitting）是機器學習中的一個常見問題，指的是模型在訓練數據上表現得過於優越，導致在驗證數據集和測試數據上的性能不佳。過擬合的根本原因是模型過於複雜，能夠記住訓練數據的細節和噪聲，而不是學習數據的通用模式。模型在訓練數據上的準確度高，而在測試數據上的準確度較低。
過擬合的原因包括：
訓練集的數量級和模型的複雜度不匹配，訓練集的數量級小於模型的複雜度。
訓練集和測試集特徵分布不一致。
樣本中的噪音數據干擾過大，導致模型過分記住了噪音特徵，忽略了真實的輸入輸出間的關係。
權值學習疊代次數足夠多，擬合了訓練數據中的噪聲和訓練樣例中沒有代表性的特徵。
過擬合的解決方法包括：
簡化模型結構，縮小模型寬度和減小深度。
增加訓練數據，即數據擴增。
使用正則化，通過引入額外新信息來解決過擬合問題，如L1範數和L2範數。
交叉驗證，使用交叉驗證來估計模型的性能，選擇最佳的模型參數。
早停止，在訓練過程中監控驗證集的性能，當性能開始下降時停止訓練，以防止過擬合。
使用dropout方法，在訓練的時候讓神經元以一定的機率不工作。
以上是過擬合的定義、原因、解決方法以及防止過擬合的方法。