在机器学习的世界里，模型复杂度与过拟合之间的平衡是一个永恒的挑战。问题提出： 当我们试图通过增加模型的复杂度（如增加神经网络的层数或参数数量）来提高其性能时，往往会面临过拟合的风险——模型在训练集上表现优异，但在未见过的数据上表现糟糕，如何有效地平衡这两者之间的关系呢？
回答： 平衡机器学习模型复杂度与过拟合的关键在于正则化技术和交叉验证，正则化技术如L1、L2正则化、Dropout和早停法等，通过在损失函数中添加惩罚项来限制模型的复杂度，从而减少过拟合的风险，L1正则化促使模型权重变得稀疏，而L2正则化则有助于使权重接近于零但不完全为零，Dropout通过在训练过程中随机丢弃一部分神经元来减少神经元间的依赖性，而早停法则是在验证集上的性能开始下降时提前停止训练。
交叉验证（如K折交叉验证）通过将数据集分为K个互斥的子集，轮流将每个子集作为验证集来评估模型的性能，从而更准确地估计模型的泛化能力，这种方法有助于发现最佳的模型复杂度，避免过拟合。
通过合理运用正则化技术和交叉验证，我们可以有效地平衡机器学习模型的复杂度与过拟合的风险，从而构建出既强大又稳健的预测模型。
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在机器学习中，平衡模型复杂度与过拟合的关键在于合理选择正则化技术及调整超参数。
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