请问预训练模型如果比较复杂，训练的时候会出现过拟合现象吗？

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请问预训练模型如果比较复杂，训练的时候会出现过拟合现象吗？

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是的，预训练模型很复杂容易出现过拟合的情况。因为可用于学习的新数据规模不够大，但model capacity很大，很容易直接记住数据。


过拟合指的是在训练模型时，模型在训练数据上表现得很好，但是在新数据（比如测试数据）上的表现却不太好。这是因为模型在训练过程中学习了训练数据中的噪声和随机偶然性，而没有学习到数据中真正有用的规律。如果预训练模型较复杂，那么在训练过程中就更容易出现过拟合。通常可以通过正则化、提前停止和数据增强等方法来避免或缓解过拟合。