清晨的阳光透过车间窗户，洒在整齐排列的电脑设备上。陈曦揉了揉布满血丝的眼睛，指尖在键盘上快速敲击，将预处理后的 500 组样本数据导入 TensorFlow 算法框架。经过一夜的准备，深度学习模型的训练终于要正式启动了。
“模型参数已经设置完毕，学习率 0.001，迭代次数 100 次，batch size 设为 32。” 陈曦盯着屏幕上的参数配置界面，向团队通报情况，“现在点击训练按钮，模型就会开始自动学习样本特征，预计 6 小时后完成首轮训练。”
林默、苏晚、李萌萌和小王围在电脑旁，眼神中充满了期待。“这 500 组样本我们花了 10 天时间精心收集，数据质量很高，希望模型能不负众望。” 苏晚轻声说道，手中紧紧攥着那份记录着传统手测评分的样本表。
小王则有些迫不及待：“按照之前的测试，只要模型识别精度能稳定在 90% 以上，我们就能进行二次试产了。真想快点看到结果！”
林默拍了拍大家的肩膀：“耐心等待，模型训练是一个循序渐进的过程，我们要相信数据的力量。”
随着陈曦按下 “开始训练” 按钮，电脑屏幕上立刻跳动起训练进度条。损失值从最初的 1.2 逐渐下降，训练集的识别准确率则一步步攀升。2 小时后，损失值降至 0.3，准确率达到 75%；4 小时后，损失值稳定在 0.15 左右，准确率突破 85%；6 小时后，首轮训练结束，屏幕上显示出最终结果：训练集识别准确率 90%，验证集识别准确率 88%。
“太好了！达到预期目标了！” 李萌萌兴奋地拍手欢呼，“训练集准确率 90%，验证集 88%，这个成绩已经很不错了！”
小王也松了口气：“接下来我们用新制作的测试样本验证一下，看看模型的泛化能力怎么样。”
为了测试模型的实际应用效果，苏晚和李萌萌提前制作了 20 组全新的样本，涵盖了所有发酵等级，而且特意增加了临界样本的比例。她们没有将这些样本纳入训练集，目的就是检验模型对未知数据的识别能力。
陈曦将 20 组测试样本的图片和数据输入模型，点击 “预测” 按钮。屏幕上的进度条快速推进，几秒钟后，预测结果出来了 —— 识别准确率仅 65%。
“怎么会这样？” 所有人的笑容瞬间凝固。屏幕上的错误分布表清晰地显示，模型对合格样本的识别准确率仍有 95%，但对 “略不足” 和 “略过度” 的临界样本识别准确率仅 30%，甚至有 3 组 “略过度” 样本被误判为合格，2 组 “略不足” 样本被误判为不足。
“这就是典型的过拟合问题。” 陈曦脸色凝重地解释道，“模型在训练集上表现很好，但对新的测试样本识别精度大幅下降，说明它只是死记硬背了训练数据的特征，没有真正学会举一反三，无法泛化应用到实际生产中。”
林默眉头紧锁：“过拟合？那是什么原因导致的？我们的样本数据不是已经很均衡了吗？”
陈曦打开样本分布统计表，重新仔细核对：“你们看，虽然我们之前统计的临界样本占比达到 40%，但在训练过程中，我发现原始数据中‘合格样本’的实际有效特征占比高达 40%，而其他四个等级的样本各占 15% 左右。模型在训练时会自动偏向样本特征更丰富的类别，导致对合格样本的识别精度很高，但对其他等级样本，尤其是临界样本的识别能力不足。”
苏晚也发现了问题所在：“而且我们的训练样本都是在固定的环境条件下制作的，光线、温度、湿度都相对稳定，但实际生产中环境是变化的，模型没有学习到这些变化带来的特征差异，所以面对新的测试样本时就会出现误判。”
团队刚刚燃起的希望又被浇上了一盆冷水。如果不能解决过拟合问题，模型就无法投入实际应用，之前 10 天的样本收集和 6 小时的训练都将前功尽弃。
“大家别灰心，过拟合是深度学习模型训练中很常见的问题，只要找到正确的解决方法，就能大幅提升模型的泛化能力。” 林默看着沮丧的团队成员，语气坚定地鼓励道，“模型训练本就是一个不断试错、不断优化的过程，每一次失败都是向成功迈进的一步。现在我们要做的，就是分析原因，找到解决方案。”
陈曦点点头，立刻打开电脑，搜索 “深度学习过拟合解决方法”。他快速浏览了多篇专业文献，结合自己的理解，总结出两个核心解决方案：“要解决过拟合问题，一是要优化数据处理，通过数据增强技术增加样本的多样性，同时均衡各等级样本的占比；二是要调整模型结构，加入正则化层，防止模型过度依赖训练数据的特征。”
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