27 1月 2026/1/27 01:01:37 CNN模型评估时的常见误区 过度依赖训练集精度而忽略泛化能力的问题 本文深入探讨CNN模型评估中最常见的误区——过度依赖训练集精度而忽略模型泛化能力的问题。通过PyTorch实例演示了过拟合现象的产生机制，并提供了提升模型泛化能力的实用技巧，包括早停法、交叉验证、数据增强等方法。文章还分享了医疗影像诊断领域的真实案例，为AI工程师提供了模型评估的最佳实践建议。 PyTorch CNN model evaluation overfitting generalization