过拟合是指人工智能在训练过程中记住了数据而不是学习其规律。通过一个类比，学生在模拟考试中能够逐字记忆答案，但在真实考试中却表现不佳，说明他们没有真正理解知识。过拟合的表现为训练准确率极高，但在验证数据上的准确率却显著下降，表明模型仅仅记住了训练数据的特征，而无法泛化到新数据。这种现象在机器学习中是一个常见问题，需通过适当的方法来避免。...