![CleanShot 2025-03-28 at [email protected]|1000](https://imagehosting4picgo.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/imagehosting/fix-dir%2Fmedia%2Fmedia_bRDpXc5f5W%2F2025%2F03%2F28%2F01-02-36-4468f5a5416db0509ea23bdee080f17a-CleanShot%202025-03-28%20at%2001.02.24-2x-980e0b.png) 你当前遇到的这个情况严格意义上并不属于**欠拟合（underfitting）**。 我们简单分析一下： ## 1. 什么是欠拟合（underfitting）？ 欠拟合指的是模型过于简单，无法有效捕获数据背后的真实关系，表现为： - 训练集和测试集上的损失都比较高，且无法降低到理想范围。 - 无论训练多少个epoch，损失都不会显著下降到满意的程度。 ## 2. 你的模型属于什么情况？ 从你的输出： - 初始损失较大，但**随着epoch增加，测试损失逐渐稳定下降**（从`1.1617`逐步降低到`0.1814`），说明你的模型学习到了数据的关系。 - 最终模型参数（`weight=2.8802`, `bias=-0.4030`）已经很接近真实值（`weight=3`, `bias=-1`），说明模型有能力拟合真实关系，只是暂时还未达到理想状态。 这种现象说明模型本身的容量（模型复杂度）是足够的，且模型正逐渐收敛到目标值附近，只不过还需要一些微调，比如**延长训练时间或优化超参数（如学习率）**。 ## 3. 这种情况通常叫什么？ 更贴切地说，你目前的情况是： - **尚未充分收敛（Not fully converged）** 或者 **训练不充分（Under-trained）**。 并不是“欠拟合”，因为你的模型容量足够，数据关系也简单明了（线性回归）。 --- ## 总结 |情况|是否符合你的现状|解决方法| |---|---|---| |欠拟合（underfit）|❌ 不是你的情况|增加模型复杂度或特征| |尚未充分收敛|✅ 是你当前遇到的情况|调整优化器、增加epoch或降低学习率| **建议你**： - 改用Adam优化器或继续增加训练轮数（epoch）。 - 稍微降低学习率以提高参数的精度。 这样做即可快速地解决当前遇到的问题，达到理想收敛状态。