深度学习是否存在过拟合
会。因为你漏掉了最重要的一条：训练数据足够多。训练数据不够多会导致下面两种现象：网络学习到了训练数据中的噪声。网络的复杂度与数据的规模是一对矛盾，你在第一条中说了“网络足够复杂”，那么在训练数据不够的情况下，就会出现过拟合。训练数据与测试数据分布并不一致。在数据不够多时，采样误差就不能忽略了。即使网络并不复杂，它学习到的知识也不能直接迁移到测试数据上去。
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