我用的ELM和优化算法相结合，我的做法是：数据集分为训练集、验证集和测试集，优化算法作用于验证集，优化其RMSE和输出权重的范数，最终输出测试集的RMSE。当我设置的迭代次数不同的时候，我发现迭代次数越多，测试集RMSE并不是总是越好，就是说随着迭代进行，测试集RMSE反而会更大，模型效果更差，请问这个是什么原因造成的呢？
这个就是overfit了。你可以选择提前结束训练或者用一些手段抑制overfit