解释过拟合是什么，如何解决它？
过拟合是指机器学习模型在训练时过度拟合了训练数据，导致在新数据上表现较差的现象。解决过拟合的方法有：
1. 数据增强：通过对数据进行随机扰动或变换（如旋转、翻转、剪裁等）来扩充数据集。
2. 正则化：通过在损失函数中引入正则化项（如L1或L2正则化）来抑制模型的过度拟合。
3. 早停：在训练过程中，在验证集上监控模型的性能，当模型在验证集上性能不再提升时及时停止训练，避免模型过拟合。
4. 增加数据量：增加更多的训练数据，让模型更好地学习数据的分布，避免过拟合。
5. 简化模型：减少模型的参数量、深度或宽度，避免模型过拟合。